hakansabunis/tr-academic-research-agent-index huggingface dataset:
Sosyal Bilişim Üzerine Kavramsal Bir Değerlendirme
Sosyal Bilişim Üzerine Kavramsal Bir Değerlendirme
Yazar: Öztemiz, Semanur
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 11 No. 4, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; — sosyal bilişim,sosyal bilişim eğitimi

20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren sayısı ve çeşidi hızla artanbilgi ve iletişim teknolojileri sosyal ve profesyonel yaşamın ayrılmaz birparçası haline gelmiştir. Bilgisayarlaşmanın bireysel ya da örgütselfaaliyetlerde bir rutin halini alması, teknolojinin insanla olan etkileşimininçok yönlü araştırılması gerektiğini ön plana çıkarmıştır. Söz konusu etkileşimikonu edinen araştırmaların bir kısmı, bilgi ve iletişim teknolojilerininsağladığı kazanımları teknik bağlamda değerlendirirken, diğerleri bilgisayarlaşmanınsosyal yönü üzerine incelemelerde bulunmuştur. Bilgi ve iletişimteknolojilerinin sosyal yönünü inceleyen bu araştırmalar bilgi, bilgisistemleri, bunları kullanan kişiler ve kullanım özellikleri arasındakiilişkilere odaklanan analizler ortaya koymaktadır. Bilgisayar bilimlerindenbilgibilime; iletişimden ekonomiye ve psikolojiye birden çok disiplinin uzunyıllardır konu edindiği bu çalışmalar, çeyrek yüzyılı aşkındır sosyal bilişimkavramı altında ele alınmaktadır. Bu çalışmanın amacı sosyal bilişim kavramını temel unsurları, akademikbir disiplin olarak gelişimi, örgütler açısından önemi ve bilgibilimle olanilişkisi bağlamında değerlendirmektir. Konuya ilişkin mevcut literatüre katkısağlaması beklenen çalışmanın, bilgibilim eğitiminde sosyal bilişimöğretilerinin gerekliliğine de dikkat çekeceği düşünülmektedir.

20. yüzyılın ikinci yarısından itibaren sayısı ve çeşidi hızla artanbilgi ve iletişim teknolojileri sosyal ve profesyonel yaşamın ayrılmaz birparçası haline gelmiştir. Bilgisayarlaşmanın bireysel ya da örgütselfaaliyetlerde bir rutin halini alması, teknolojinin insanla olan etkileşimininçok yönlü araştırılması gerektiğini ön plana çıkarmıştır. Söz konusu etkileşimikonu edinen araştırmaların bir kısmı, bilgi ve iletişim teknolojilerininsağladığı kazanımları teknik bağlamda değerlendirirken, diğerleri bilgisayarlaşmanınsosyal yönü üzerine incelemelerde bulunmuştur. Bilgi ve iletişimteknolojilerinin sosyal yönünü inceleyen bu araştırmalar bilgi, bilgisistemleri, bunları kullanan kişiler ve kullanım özellikleri arasındakiilişkilere odaklanan analizler ortaya koymaktadır. Bilgisayar bilimlerindenbilgibilime; iletişimden ekonomiye ve psikolojiye birden çok disiplinin uzunyıllardır konu edindiği bu çalışmalar, çeyrek yüzyılı aşkındır sosyal bilişimkavramı altında ele alınmaktadır. Bu çalışmanın amacı sosyal bilişim kavramını temel unsurları, akademikbir disiplin olarak gelişimi, örgütler açısından önemi ve bilgibilimle olanilişkisi bağlamında değerlendirmektir. Konuya ilişkin mevcut literatüre katkısağlaması beklenen çalışmanın, bilgibilim eğitiminde sosyal bilişimöğretilerinin gerekliliğine de dikkat çekeceği düşünülmektedir.
Yapay Alg Algoritmasının Tasarım Optimizasyon Problemlerindeki Performansı Üzerine Bir Çalışma: Basınç Yayı Örneği
A Study on the  Performance of Artificial Alg Algorithm in Design Optimization Problems: Compressing Spring Example
Yazar: Atila, Ümit; Dorterler, Murat; Şahin, İsmail
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 11 No. 4, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Yapay alg algoritması,tasarım optimizasy,basınç yayı ; Artificial Algea Algorithm,design optimization,compression spring

- Makine elemanlarınınoptimum tasarımı mühendislikte yaygın olarak çalışılan bir araştırma konusudur.Basınç yaylarının minimum ağırlığa veya hacme göre tasarımını bu alanda en çokçalışılan problemlerden birisidir. Bu problem ayrıca optimizasyon yöntemleriiçin değerlendirme problemi olarak kullanılmaktadır. Yapay Alg Algoritması(YAA)  bir optimizasyon yöntemidir ve besinüretmek için ihtiyaç duydukları maddelere erişmek üzere ortam şartlarına uyumdadoğal bir yeteneğe sahip alglerin davranışlarından esinlenmiştir. Bu çalışmada,basınç yaylarının minimum hacme göre tasarımı YAA ile optimize edilmiştir ve YAA’nınproblem üzerindeki başarımı incelenmiştir. YAA’nın başarımı daha öncekiçalışmalarda probleme uygulanmış optimizasyon yöntemleri ilekarşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalar YAA’nın tasarım optimizasyonproblemini tutarlı ve düşük yakınsama oranıyla birlikte başarıyla çözmeyeteneğinin olduğunu göstermiştir.

Optimal design of machine elements is a research field studying inengineering commonly. Design of compression springs according to minimum weightor volume is one of the most studied problems in this field. The problem isalso used as a benchmark problem for the optimization methods. Artificial AlgaeAlgorithm (AAA) is an optimization technique and inspired by the behaviors ofalgae, which have natural skill of adaptation to environmental conditions inorder to obtain substances which they need to produce nutrients. In this study,the design of compression springs with minimum volume was optimized through AAAand performance of AAA on the problem was examined.  Performance of AAA were compared with theresults of the optimization methods applied to the problem in previous studies.Experimental results show that AAA is capable of solving the designoptimization problem successively with consistency and low convergence rate.
‘Tamam’ ve ‘Devam’ Etiketleriyle Atılan Tweetler ile Cumhur ve Millet İttifakı Grupları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
To Examine of the Relationship Between Shared Tweets of the ‘Tamam’ and ‘Devam’ Tags and the People's Alliance and National Alliance
Yazar: Gümüşsu, Ertuğrul; Murat, Naci
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 4, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; metin madenciliği,kelime bulutu,siyasal analiz,sosyal medya ; text mining,word cloud,political analysis,social media analysis

Teknoloji kullanımın her geçen gün artmasıyla birlikte sosyal medya ve internet kullanımı hızla yaygınlaşmaktadır. Özellikle sosyal medya kullananların sayısının artmasıyla insanlar duygu ve düşüncelerini, gündemle ilgili görüş ve fikirlerini sosyal medya araçlarını kullanarak paylaşmaktadır. En çok kullanılan sosyal medya araçlarından biri olan Twitter ve Facebook gibi sosyal ağ uygulamalarında paylaşılan içerikler yapısal olmayan veri türleridir. Bunun gibi yapısal olmayan metin içerikli verilerin yapısal hale dönüştürülmesinde ve analiz edilmesinde metin madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, 24 Haziran Cumhurbaşkanlık ve Milletvekili Seçimlerinde ‘Tamam’ ve ’Devam’ etiketleriyle atılan tweetler metin madenciliği yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Metin ön işlem aşamasında kelimelerin köklerini bulmak için Zemberek kök bulma yöntemi ve ağırlıklandırma yöntemi olarak ise terim frekansı (TF) ağırlıklandırma yöntemi uygulanmıştır. Oluşturulan sınıflar arasındaki ilişkiyi ölçmek amacıyla korelasyon analizi yapılmıştır. Kruskal Wallis Testi ile frekans terim ağırlıklarının sınıflara göre farklılığı test edilmiştir. Elde edilen özelliklerin terim frekansı (TF) değerlerine göre kelime bulutları oluşturulmuştur.

As the use of technology increases day by day, the use of social media and internet is rapidly spreading. Especially with the increasing number of people who use social media, people share their feelings and thoughts, opinions and ideas about the agenda by using social media tools. Contents that is shared in social network applications like Twitter and Facebook, one of the most used social media tools, are non-structural data types. Text mining methods are used to transform non-structured textual data such as these into structured and analyze data. In this study, the tweets shared with the tags 'Tamam' and 'Devam' in the 24 June Presidential and Parliamentary Elections were analyzed using text mining methods. The Zemberek stemming method were used to find words root  and the term frequency (TF) weighting method were used as the weighting method at text pre-processing stage. Correlation analysis was performed to measure the relationship between the created classes. With Kruskal Wallis Test, the frequency term weights were tested according to the classes. Word clouds was formed according to the term frequency (TF) values of the obtained features.
Kosinüs Benzerliğine Dayalı Çapraz-proje Hata Tahmini
Cosine Similarity-based Cross-project Defect Prediction
Yazar: Öztürk, Muhammed Maruf
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; hata tahmini,kosinüs benzerliği,çapraz-proje ; defect prediction,consine-similarity,cross-project

Çapraz-proje tahmini özellikle metrik heterojenliği açısındanaraştırmacıların ilgisini çekmekte, bu alanda yeni yöntemlere ihtiyaçduyulmaktadır. Hata tahmin işleminin farklı projeler üzerinden yürütülmesigeliştiricilere anlamlı bilgiler sunmaktadır. Bu çalışmada, çapraz-projetahmini için, Kosinüs benzerliğine dayalı metrik eşleştirmesi yapan CSCDPisimli bir algoritma geliştirilmiştir. Yöntem 36 farklı veri setinde üç farklısınıflandırıcı ile test edilmiştir.  Eldeedilen sonuçlara göre ortalama tahmin performansının yapay sinir ağlarındadiğer sınıflandırıcılara göre daha yüksek olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca,seyreklik analizine dayalı olarak seçilen eğitim veri setlerinin testbaşarısını olumlu etkilediği tespit edilmiştir. Son olarak, CSCDP kullanılarak yürütülençapraz-proje tahmininin sınıflandırma hatasını Random Forest algoritmasındaF-skor parametresi için 0.65 oranında azalttığı gözlemlenmiştir.

Cross-projectdefect prediction has been intriguing researchers in terms of metricheterogeneity and new methods are needed in this field. Performing defectprediction through different projects presents valuable information fordevelopers. In this work, a metric matching algorithm namely CSCDP is presentedfor cross-project defect prediction. The method is then tested on 36 differentprojects via three classifiers. According to the obtained results, neuralnetwork predictor outperforms the others in terms of mean prediction values. Further,selecting training data sets using sparsity analysis creates a favorable effecton testing performance. Last, CSCDP was able to reduce classification error upto 0.65 in Random Forest for F-score.
Türkçe Haber Metinlerinin Konvolüsyonel Sinir Ağları ve Word2Vec Kullanılarak Sınıflandırılması
Turkish News Articles Categorization Using Convolutional Neural Networks and Word2Vec
Yazar: Acı, Çiğdem; Çırak, Adem
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Türkçe metin sınıflandırma,konvolüsyonel sinir ağları,derin öğrenme,word2vec ; Turkish text categorization,convolutional neural networks,deep learning,word2vec

Bu çalışmada, Konvolüsyonel Sinir Ağları (KSA) ve Word2Vec metodukullanılarak Turkish Text Classification 3600 (TTC-3600) veri kümesi üzerindemetin sınıflandırma çalışması yapılmış ve aynı veri kümesi kullanılarak yapılanönceki çalışma ile kıyaslanmıştır. Çalışmada TTC-3600’ün ham ve Zemberekyazılımıyla gövdelenmiş halleri üzerinde iki farklı KSA eğitilmiş ve testedilmiştir. KSA ve Word2Vec metodu, klasik istatistiksel ve makine öğrenmesinedayalı sınıflandırma algoritmalarından daha iyi bir performans (%93,3 doğruluk)göstermiştir. Türkçe doğal dil işleme çalışmalarının azlığı ve bu alandakiözellik çıkarma yöntemlerinin limitli olması sebebiyle, kelimelerin semantikdeğerlerinin önceden eğitilmiş Word2Vec ağı ile sınıflandırmaya katılabilmesiKSA modellerinin doğruluk değerlerini arttırmıştır.

In this study, a text classification study on the Turkish TextClassification 3600 (TTC-3600) dataset was conducted using Convolutional NeuralNetworks (CNN) and Word2Vec method and compared with the previous study usingthe same dataset. In the study, two different CNN s were trained and tested onthe TTC-3600 raw and stuck with Zemberek software. CNN and Word2Vec methodshowed better performance (93.3% accuracy) than classical statistical andmachine learning based classification algorithms. Due to the limited number ofnatural language processing operations in Turkish and the limited featureextraction methods in this area, the accuracy of the CNN models has increasedby allowing the semantic values of the words to be included in theclassification with the pre-trained Word2Vec network.
Kelime Vektörü Yöntemlerinin Model Oluşturma Sürelerinin Karşılaştırılması
Comparison of Modeling Time of Word Vector Methods
Yazar: Bilgin, Metin
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 2, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; Word2Vec,Model Süresi,Eğitim süresi,CBOW,Skip-Gram,doğal dil işleme ; Word2Vec,modeling time,training time,CBoW,Skip-Gram,natural language processing

Bu çalışmada duygu analizi için oluşturulan iki farklı veri kümesi, kelime vektörü algoritması olan Word2Vec ile modellenmiştir. Model oluşturulurken Word2Vec’in iki farklı yöntemi olan CBoW (Continous Bag of Words) ve Skip-Gram kullanılmıştır. Word2Vec ile bir metnin modelini oluşturmak için genellikle Ortalama yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem CBoW hem de Skip-Gram yöntemleriyle bir metni modellemek için üç farklı yöntem önerilmiştir. Model oluşturma (eğitim zamanı) süreleri her ikisi içinde ölçülmüştür. Sonuç olarak modelleme süresi açısından CBoW’un Skip-Gram’dan daha başarılı olduğu deneysel olarak gösterilmiştir.

In this study, two different datasets for sentiment analysis have been modeled by Word2Vec that it is a word vector algorithm. While the model is creating that has used two different methods CBoW and Skip-Gram of Word2Vec. Generally, the arithmetic mean is used for modeling a text with Word2Vec. In this study, three different methods for modeling a text are suggested on both CBoW and Skip-Gram. Its modeling time (training time) is measured.  As a result, it was experimentally shown that CBoW is more successful than Skip-Gram based for modeling time.
LSTM Ağları ile Türkçe Kök Bulma
Stemming Turkish Words with LSTM Networks
Yazar: Can, Burcu
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; doğal dil işleme,hesaplamalı dilbilimi,gözetimsiz öğrenme,morfoloji,morfolojik bölümleme,derin öğrenme,tekrarlayan sinir ağları ; natural language processing,computational linguistics,unsupervised learning,morphology,morphological segmentation,deep learning,recurrent neural networks

Türkçe, morfem adı verilen birimlerin art arda eklenmesiyle sözcüklerinoluşturulduğu sondan eklemeli bir dildir. Sözcüklerin farklı parçalarınbirleştirilmesiyle oluşturulması makine tercümesi, duygu analizi ve bilgiçıkarımı gibi birçok doğal dil işleme uygulamasında seyreklik problemine yolaçmaktadır çünkü sözcüğün her farklı formu farklı bir sözcük gibialgılanmaktadır. Bu makalede, sözcüklerin yapım ve çekim eklerindenarındırılarak köklerinin otomatik olarak bulunabilmesi için bir yöntem öneriyoruz.Kullandığımız yöntem tekrarlayan sinir ağları kullanarak oluşturulankodlayıcı-kod çözücü yaklaşımına dayanmaktadır. Verilen herhangi bir sözcük,oluşturduğumuz sinir ağı yapısı ile öncelikle kodlanmakta, ardından koduçözülerek köküne ulaşılabilmektedir. Bu yöntem şimdiye kadar etiketleme veyamakine tercümesi gibi problemlerde kullanılmıştır. Diğer Türkçe kök bulma modelleriylekarşılaştırıldığında sonuçların oldukça iyi olduğu gözlenmiştir. Diğermodellerde olduğu gibi, herhangi bir kural kümesi elle tanımlanmadan, sadece sözcükve kök ikililerinden oluşan bir eğitim veri kümesi kullanılarak kök bulmaişlemi önerdiğimiz bu model ile gerçekleştirilebilmektedir.

Turkish is an agglutinative language that buildswords by concatenating the units called morphemes. Building words byconcatenating various units together leads to sparsity problem in many naturallanguage processing tasks such as machine translation, sentiment analysis, andinformation extraction because each different form of the same word isconsidered as a different word token. In this paper, we  propose a method that can find the stems ofwords automatically by filtering out any derivational or inflectional suffixesattached to words. The proposed method is based on an encoder-decoder modelbuilt by recurrent neural networks. Any given word is first encoded by theneural network and then its stem is extracted by decoding it. This method hasbeen used in problems such as tagging or machine translation so far. We obtain compatitiveresults compared to other Turkish stemmers. Moreover, unlike the other models, stemmingcould be performed without defining a rule set manually, and by just using atrain set that involves word and stem pairs.
Uçak Motoru Sağlığı için Uzun-Kısa Süreli Bellek Yöntemi ile Öngörücü Bakım
Predictive Maintenance of Aircraft Motor Health with Long-Short Term Memory Method
Yazar: Kızrak, Merve Ayyüce; Bolat, Bülent
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 2, 2018
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; öngörücü bakım,derin öğrenme,uzun-kısa vadeli bellek,makine öğrenmesi,özyinelemeli sinir ağları,uçak motor sağlığı,yapay sinir ağları ; predictive maintenance,deep learning,long-short term memory,artificial neural networks,machine learning,aircraft health system

Otomotiv, uçak ve fabrika otomasyonu gibi özellikle maliyetli motor bakımı gerektiren uygulamalarda öngörücü bakım önemli bir yer almaktadır. Hem iş güvenliği hem de araçlardan sağlanacak verim bakımından motorların bakım periyotlarını önceden kestirmek ve buna göre iş yönetim stratejisi geliştirmek önemlidir. Öngörücü bakım için motorlardan alınan sensör verileri motorun yıpranma süresini ve seviyesini belirlemekte kullanılmaktadır. Çalışmada Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) yapısı kullanılarak, uçak motorlarının kalan yaşam ömürlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. NASA tarafından sunulmuş olan bir veri kümesi üzerinde LSTM yapısı test edilmiştir ve elde edilen sonuçlar farklı yöntemlerle kıyaslanmıştır. Yapılan uygulamaların sonucunda en yüksek sınıflandırma başarımı %98,876; en düşük ortalama mutlak hata ise 1,343 olarak LSTM ile elde edilmiştir.

Predictive maintenance is an important part of applications that require costly engine maintenance, such as automotive, aircraft and factory automation. It is important to anticipate the maintenance periods of the engines and develop a business management strategy accordingly in terms of both work safety and efficiency. For predictive maintenance, the sensor data from the motors were used to determine the wear time and level of the engine. In this study, a solution based on deep learning is proposed as an alternative to traditional regression and classification methods. The NASA Turbofan Engine Corruption Simulation data set was studied by using Long-Short Term Memory (LSTM), one of the deep learning models and known to make successful predictions on time-dependent data such as time series. During the simulations, the highest classification performance and the lowest mean absolute error were obtained by LSTM as 98,876% 1.343 respectively.
Fotovoltaik Sistemlerde Topluluk Öğrenmesi Temelli Hata Tespiti
Photovoltaic System Fault Detection Based On Ensemble Learning
Yazar: Kapucu, Ceyhun; Çubukçu, Mete
Dergi: Bilişim Teknolojileri Dergisi, Vol. 12 No. 2, 2019
Anahtar kelimeler: Computer Software ; Bilgisayar Yazılımı ; fault detection,classification,ensemble learning ; hata tespiti,sınıflandırma,topluluk öğrenmesi

Fotovoltaik (FV) sistemler için doğru bir hata tespit yeteneği, işletme maliyetlerini ve bir arıza nedeniyle oluşabilecek devre dışı kalma sürelerini azaltarak FV sistemin verimliliğini artırabilir. Bu çalışmada, FV sistemler için bir hata tespit yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, topluluk öğrenmesi temelli bir modelin FV sistemlerdeki hataları sınıflandırmak amacıyla kullanılmasına dayanmaktadır. Topluluk öğrenmesi yöntemi, tek bir öğrenme algoritmasının genelleme yeteneğinin ve sağlamlığının üstüne çıkabilmek için farklı algoritmaların tahminlerini birleştirir. Bu çalışmada, sınıflandırma problemlerinde yaygın olarak kullanılan bazı öğrenme algoritmalarından bir topluluk öğrenmesi modeli oluşturulmuştur. Topluluk modeli, daha sonra parametre optimizasyonu uygulanarak geliştirilmiştir. Öğrenme algoritmalarının her biri ve bunları birleştiren topluluk modeli tahmin doğrulukları açısından karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem, Scikit-learn makine öğrenme kütüphanesi ile Python kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Yöntemin deneysel geçerliliği Muğla'da (Türkiye) kurulu bir konut tipi FV sistemden elektriksel ve meteorolojik ölçüm verileri kullanılarak yapılmıştır. Sonuçlar, optimize edilmiş bir topluluk öğrenmesi modeliyle, önerilen yöntemin yalnızca sınıflandırma doğruluğunu geliştirmediğini, aynı zamanda fotovoltaik sistem hata tespiti için güçlü bir genelleme yeteneğine de sahip olduğunu göstermektedir.

An accurate fault detection capability for photovoltaic (PV) systems can improve PV system productivity by reducing operational costs and possible downtimes caused by a failure. In this paper, a fault detection method for PV systems is proposed. The proposed method is based on the use of an ensemble learning based model for classifying faults in PV systems. Ensemble learning combines the predictions of different algorithms in order to improve generalizability and robustness over a single learning algorithm. In this study, an ensemble learning model is built from some learning algorithms that commonly used in the classification problems. The ensemble model is then improved via parameter optimization. Each learning algorithms and the ensemble model that combines them are compared in terms of their prediction accuracy. The proposed method was implemented using Python with Scikit-learn machine learning library. The experimental validation of the method has been performed using electrical and meteorological measurements data from a residential PV system installed in Muğla (Turkey). Results show that, with an optimized ensemble learning model, the proposed method not only improves the classification accuracy but also has a strong generalization ability for PV system fault diagnosis.