Tez Arşivi

Hakkımızda

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı

Anlamsal ağ'da denkler ağları

Peer-to-peer networks in the semantic web

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 282793 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

Bu çalışmada Anlamsal Ağ ve Denkler Ağı teknolojilerinden bahsedilerek mimarileri kısaca anlatılmıştır. Bu iki ayrı teknolojinin özellikleri incelenerek, birlikte kullanılabilirliği araştırılmıştır.Bu tez çalışmasında Denkler Ağında kullanılmakta olan arama algoritmaları incelenmiş ve klasik yöntemlerin dışında ilgili bilgiye daha anlamlı bir şekilde erişmek için yeni bir method geliştirilmiştir. Geliştirilen metod paylaşılan dokümanın içeriğini inceleyerek bu doküman hakkında kavramsal bilgi üretmektedir. Elde edilen anlamsal veriler ağda yapılan aramalarda kullanılmak üzere indekslenerek saklanmaktadır. Ağda yapılan sorgular bu indeksler üzerinden gerçekleştirilerek son kullanıcıya içeriğe en yakın ve gereksiz (spam) bilgiden arındırılmış sonuçlar getirilmektedir.Yukarıda bahsedilen çalışmada anlamsal bilgi oluşturabilmek için gövdeleme (stemming), yol benzerliği gibi doğal dil işleme tekniklerinden, istenmeyen içerikten (spam) arındırmak ve diğer veri sınıflandırma işlemleri için Bayes sınıflandırıcısından faydalanılmıştır.Algoritmayı test etmek için bir simülasyon geliştirilmiştir ve anlamsal ağ ile elde edilen sonuçlarda, metin içerik paylaşımında ve spam içerik filitrelemede başarı elde edilmiştir.

Summary:

In this study, semantic web and peer-to-peer network thechnologies are introduced and architectures are briefly introduced.In this thesis, the search algorithms used in peer-to-peer networks were examined and a new method has been developed to access information in a meaningful way. The developed method examines the contents of a shared document in a conceptual way and generates semantic information about it. Obtained data is indexed and stored in local storages of nodes to be able to perform semantic queries in peer-to-peer network. Queries performed over the network are processed in these indexes to provide end-users more content related and spam reduced results.In order to perform this study, natural language processing techniques such as stemming and peth similarity and for classification Bayes classificiation techniques are used.To test efficiency of the algorithm, a simulation has been developed and, according to the test results obtained by the semantic techniques have been performed with success.