Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/6908
Title: Tag-based dynamic ranking system for organization related news
Other Titles: Etiket tabanlı kurumsal dinamik haber sıralama sistemi
Authors: Tuğlular, Tuğkan
Özkan, Mustafa Tunahan
Keywords: Information systems
Classifiers
Tags
Organization networks
Machine learning
Issue Date: May-2018
Publisher: Izmir Institute of Technology
Source: Özkan, M. T. (2018). Tag-based dynamic ranking system for organization related news. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkey
Abstract: In information systems, tags are keywords or terms, which represent a piece of information. They provide to define an item and help it to be found again through searching or browsing. Tags have gained popularity due to the growth of social sharing, social bookmarking, organization network and social network websites. In addition, tags are also used to express prominent events and noticeable topics in the news. In this thesis, we propose a tag-based statistical learning approach to predict the shareability of news in an organization network. We represented features with tags by using different methods and adopted several classifiers to predict the shareability of news. We model this problem with a binary classification problem, where shareable news are considered as the positive and non-shareable news are considered as the negative class. The experimental results indicate that there is no general best classifier for the study of shareability prediction for organization related news but depending on the dataset and represented features we can adopt an optimal classifier.
Bilgi sistemlerinde, etiketler bilgi kümelerini temsil eden anahtar kelimeler veya terimlerdir. Bir ögeyi tanımlamayı sağlarlar ve bu ögenin araştırılarak veya göz atılarak tekrar bulunmasına yardımcı olurlar. Etiketler sosyal paylaşım, sosyal imleme, kurumsal ağ ve sosyal ağ sitelerinin büyümesi nedeniyle popüler olmuşlardır. Bununla birlikte, etiketler ayrıca haberlerde öne çıkan olayları ve dikkat çekici konuları ifade etmek için kullanılır. Bu tez çalışmasında, kurumsal bir organizasyon ağındaki haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için etiket tabanlı bir istatistiksel öğrenme yaklaşımı önermekteyiz. Farklı yöntemler kullanarak etiketlerden öznitelikler çıkardık ve haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için birkaç sınıflama yöntemi kullandık. Bu problemi, paylaşılabilir olarak tahminlenen haberlerin olumlu ve paylaşılamaz olarak tahminlenen haberlerin olumsuz sınıf olarak kabul edildiği ikili bir sınıflandırma problemi olarak modelledik. Deneysel sonuçlar, organizasyonla ilgili haberlere yönelik paylaşılabilirlik tahmini çalışması için genel bir en iyi sınıflayıcının olmadığını ancak veri setine ve çıkarılan özniteliklere bağı olarak bu çalışma için en uygun sınıflayıcıları kullanabileceğimizi göstermektedir.
Description: Thesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2018
Includes bibliographical references (leaves: 50-52)
Text in English; Abstract: Turkish and English
URI: http://hdl.handle.net/11147/6908
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T001730.pdfMasterThesis1.59 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

CORE Recommender

Page view(s)

82
checked on Oct 3, 2022

Download(s)

28
checked on Oct 3, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.