Melez Yöntemler ile Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisinde Yayınlanan Bilimsel Makalelerin Sınıflandırılması
Melez Yöntemler ile Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisinde Yayınlanan Bilimsel Makalelerin Sınıflandırılması
Yazar: Özçalıcı, Mehmet; Boru İpek, Aslı; Göçken, Mustafa; Dosdoğru, Ayşe Tuğba
Dergi: Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, Vol. 77 No. 2, 2020
Anahtar kelimeler: Metin madenciliği,Belge sınıflandırması,Destek vektör makinesi,K-En yakınkomşu algoritması,Karar ağacı,Genetik algoritma

Teknoloji, sosyal bilimler ve diğer alanlarda yapılan çalışmaların sayısı hızla artmaktadır. Bu nedenle dergilerde bulunan makalelerin sayısı da her geçen gün artış göstermektedir. Dergide bulunan makaleleri manuel olarak sınıflandırmak çok zaman almaktadır. Bu nedenle, belge seviyesinde sınıflandırma, günümüzde farklı uygulama alanlarında çok sayıda metin belgesi bulunması nedeniyle her zaman önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu noktada, yapılandırılmamış metin analizi yapılmalı ve sınıflandırmak için uygun yöntemler tasarlanmalıdır. Verilerin hızlı artışı nedeniyle, sınıflandırma yapmak için güçlü yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bundan dolayı, araştırmacılar güçlü yöntemler ve algoritmalar geliştirmeye çalışmaktadırlar. Yöntemlerin ve algoritmaların başarısı, uygulanan dil, verilerin yapısı, analiz edilecek verinin uzunluğu gibi birçok faktöre bağlıdır. Çalışmamızda destek vektör makinesi (DVM), k-en yakın komşu algoritması (KNN), karar ağacı (KA) ve genetik algoritma (GA) tabanlı melez yöntemler kullanılarak Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi’nde bulunan bilimsel makaleler sınıflandırılmıştır. Ayrıca farklı veri kümelerikullanılarak önerilen yöntemler karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları önerilen GA tabanlı yöntemlerin minimum %82.5 doğruluk oranı ile belge sınıflandırılmasında başarıyla kullanılabileceğini göstermiştir.

Teknoloji, sosyal bilimler ve diğer alanlarda yapılan çalışmaların sayısı hızla artmaktadır. Bu nedenle dergilerde bulunan makalelerin sayısı da her geçen gün artış göstermektedir. Dergide bulunan makaleleri manuel olarak sınıflandırmak çok zaman almaktadır. Bu nedenle, belge seviyesinde sınıflandırma, günümüzde farklı uygulama alanlarında çok sayıda metin belgesi bulunması nedeniyle her zaman önemli bir araştırma konusu olmuştur. Bu noktada, yapılandırılmamış metin analizi yapılmalı ve sınıflandırmak için uygun yöntemler tasarlanmalıdır. Verilerin hızlı artışı nedeniyle, sınıflandırma yapmak için güçlü yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bundan dolayı, araştırmacılar güçlü yöntemler ve algoritmalar geliştirmeye çalışmaktadırlar. Yöntemlerin ve algoritmaların başarısı, uygulanan dil, verilerin yapısı, analiz edilecek verinin uzunluğu gibi birçok faktöre bağlıdır. Çalışmamızda destek vektör makinesi (DVM), k-en yakın komşu algoritması (KNN), karar ağacı (KA) ve genetik algoritma (GA) tabanlı melez yöntemler kullanılarak Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Dergisi’nde bulunan bilimsel makaleler sınıflandırılmıştır. Ayrıca farklı veri kümelerikullanılarak önerilen yöntemler karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları önerilen GA tabanlı yöntemlerin minimum %82.5 doğruluk oranı ile belge sınıflandırılmasında başarıyla kullanılabileceğini göstermiştir.