3 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Yayın İlişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtların makine öğrenmesiyle tespiti(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Yılmaz, Aykut İnan; Yılmaz, Kemal Burak; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay TanerVeri miktarının artışına paralel olarak, ilişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtlar da artmaktadır. Artan bu kayıtlar kullanıldıkları rapor veya analizlerde tutarsızlığa sebep olabilmektedir. Bu sorunu en aza indirgemek için yaptığımız çalışmada, kayıtların birbirlerine olan benzerlikleri ve alan uzmanlık bilgisiyle belirlenen ağırlıklar, öznitelik olarak kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile mükerrer kayıtların bulunması hedeflenmiştir. Yapılan işlem sonucunda 9301467 satır veride 28412 mükerrer çift tespit edilmiştir. Bulunan bu mükerrer kayıtlar veri kaynağından temizlenerek verinin daha tutarlı hale gelmesi sağlanmaktadır.Yayın Aynı oteli temsil eden farklı kayıtlar için akıllı eşleştirme(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019-09) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Özbek, Eyüp Erkan; Kestepe, Sedat; Yıldız, Olcay TanerOtel sayısının her geçen gün arttığı turizm sektöründe, aracı firmaların tüm oteller ile ayrı ayrı çalışma imkanı bulunmadığından, firmalar dünya üzerinde bir çok otelle anlaşması bulunan servis sağlayıcılarıyla beraber çalışmaktadır. Farklı servis sağlayıcılarından alınan otel kayıtlarında tekrarlayan otel verileri olabilmektedir. Tekrarlayan bu kayıtlar aynı bilgilere sahip olabileceği gibi, farklı bilgilere sahip olmasına rağmen aynı oteli temsil edebilmektedir. Otel verilerini tutarlı hale getirmek için aynı oteli temsil eden kayıtlar eşleştirilmelidir. Bu amaçla, otel kayıtları üzerinde çalışılarak, adres zenginleştirmesi ve ön işleme yapılan aday kayıtlar için kategorik ve görsel verilerin benzerliklerinin kullanıldığı makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Yapılan işlem sonucunda, 132.287 satırlık otel verisinde 14.985 adet otel %99,12 doğruluk oranı ile eşleştirilmiştir.Yayın Querying sensor networks by using dynamic task sets(Elsevier B.V., 2006-05-15) Çayırcı, Erdal; Coşkun, Vedat; Çimen, ÇağhanA data querying scheme is introduced for sensor networks where queries formed for each sensing task are sent to task sets. The sensor field is partitioned into subregions by using quadtree based addressing, and then a given number of sensors from each subregion are assigned to each task set by using a distributed algorithm. The number of nodes in a task set depends on the task specifications. Hence, the sensed data is retrieved from a sensor network in the level of detail specified by users, and a tradeoff mechanism between data resolution and query cost is provided. Experiments show that the dynamic task sets scheme systematically reduces the number of sensors involved in a query in the orders of magnitude in the expense of slight reduction in the event detection rate.
