Bilgisayar Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Başlık ile Bilgisayar Bilimleri Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeAraç Renk Tanıma Sistemi(Bilişim Enstitüsü, ) Dule, Erida ; Gökmen, Muhittin ; 371524 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceSon yıllarda, teknolojinin gelişmesiyle uzaktan algılama ve tanıma sistemleri hayatımızın her alanına girmeye başladı. Çoklu ortamların giderek yaygınlaşması ve ucuzlamasıyla birlikte renk tanıma ile ilgili çalışmalar önem kazanmıştır. Çünkü, renk, resim ve video gibi görsel öğelerde nesneleri ayırt etmek için önemli bir özelliktir. Ancak, renk ışık kaynağının açısına ve şiddetine, gölgeye, hava koşullarına ve kameranın bakış açısına göre değiştiği için görüntüleri gösteren sabit bir eleman değildir. Bu nedenle dış ortam görüntülerinde yansıyan yüzeyli nesnelerin renklerinin tanınması zor ve ilgi çekici bir problemdir. Bu çalışmada dış ortamda ve hareket halindeki araçların renklerini tanıyan gerçek zamanlı bir sistem geliştirilmeye çalışılmıştır. Sistemi gerçekleştirmek için farklı renk tanıma bölgeleri, farklı öznitelikler ve farklı sınıflandırma yöntemleri kullanılmış veya geliştirilmiş, aralarındaki en iyi kombinasyon bulunmaya çalışılmıştır. Sistem yedi farklı rengi tanımak için tasarlanmıştır: beyaz, gri, kırmızı, mavi, sarı, siyah ve yeşil. Araç görüntülerinden meydana gelen veri tabanının oluşturulması için otoban kenarına kameralı bir bilgisayar düzeneği kurulmuş ve yoldan geçen hareket halindeki araçların görüntüleri çekilmiştir. Bu video görüntülerinin her bir karesi plaka tanıma sistemi kullanılarak elekten geçirilmekte ve plakalı araçların olduğu görüntüler seçilmektedir. Böylece görüntülerdeki cismin bir araç olduğu %99 oranında saptanmış olmaktadır. Renk tanıma sistemi bu işlemden sonra devreye girmektedir. İlk olarak, aynı araca ait peş peşe görüntülerden araç renk tanıma (ART) sisteminde kullanılacak olan görüntüye ?Uygun Kare Seçimi? algoritması ile karar verilmektedir. Uygun kare seçimi yapıldıktan sonra, seçilen görüntüdeki aracın renginin belirlenmesi için uygun bölgenin (ROI : Region of Interest) seçilmesi gerekmektedir. ROI seçimi için üç yöntem denemiş, iki yöntemde karar kılınmıştır: kaput parçası ROI ve yarım araç ROI. Kaput parçası ROI betik (piksel) seçerek oluşturulan öznitelik vektörleri için, yarım araç ROI ise histogram tabanlı öznitelik vektörlerinin oluşturulması için daha uygun yöntemlerdir. Bu çalışmada üç farklı öznitelik vektörü oluşturma yöntemi geliştirilmiştir. Bunlar histogram tabanlı öznitelik vektörü, ekli histogram tabanlı öznitelik vektörü ve piksel tabanlı öznitelik vektörü oluşturma yöntemleridir. Öznitelik vektörleri, renklerin ifade edildiği farklı renk uzayı bileşenlerinden oluşturulmaktadırlar. Piksel tabanlı yöntemde her bir öznitelik, rengin sayısal ortamda ifade edildiği bileşenleri cinsinden (RGB) ve bu bileşenlerin normalize rgb, HSV, L*a*b, L-color gibi farklı renk uzaylarına çevrilmesiyle elde edilen sayısal değerini ifade etmektedir. Histogram tabanlı öznitelik oluşturma tekniğinde ise, renk uzayı bileşenlerinden bir ve iki boyutlu normalize histogramlar oluşturulmaktadır. Öznitelik vektörleri ise bir yada birden çok histogramın art arda sıralanması ile elde edilmektedirler. Araç renk tanıma sisteminde son olarak öznitelik vektörlerinin sınıflandırması algoritması yer almaktadır. Bu aşamada Şablon Eşleştirme (TM), K En Yakın Koşu (K-NN), Yapay Sinir Ağları (ANN) ve Destek Vektör Makineleri (SVM) sınıflandırma modelleri araştırılmış, farklı koşullarda yapılan testler sonucunda en iyi performansı veren sınıflandırma yöntemi seçilmiştir. Sınıflandırma aşamasında bir ileri adım olarak Karar Ağacı oluşturulmuştur. Karar ağacı oluşturulurken iki yaklaşım izlenmiştir: Biri tahmini yaklaşım ile ağaç oluşturma diğeri ise hesaplamalı yaklaşım ile eğitim kümesi kullanılarak Iterative Dichotomiser 3 (ID3) algoritması yardımıyla karar ağacının oluşturulması. Tahmini karar ağacı yönteminde ağacı oluştururken izlenen yaklaşım, renkleri en farklı özelliklerine göre ayırmak olarak söylenebilir. Ağacın kökünden başlanarak her karar düğümünde her sınıflandırma yönteminin, her bir öznitelik vektörü oluşturma yöntemi ve her bir öznitelik vektörü için sınıflandırma oraları hesaplandı. Testler sonucunda yukarıda sıralanan tüm yöntemlerin birbirleriyle nasıl çalıştıkları ve performansları elde edilmiş oldu. Yapılan testler sonucunda piksel tabanlı öznitelik vektörleri kullanılarak elde edilen en yüksek başarı oranı ANN sınıflandırıcısı ve ?Rn Gn H S L b I1 I2 L1 L3 ?1? öznitelik vektörü ile %82.1 olarak bulunmuştur. Histogram tabanlı öznitelik vektörlerinin sınıflandırılmalarıyla yapılan testlerde de yine ANN modeli diğer sınıflandırıcılardan daha iyi performans sağlamış ve ?RnGn SH Gray1 L-b L1-L2 L1-L3? histogram öznitelik vektörü yarım araç ROI'de %83.89 başarı oranını yakalamıştır. Oluşturulan histogramların normalize edilmeleri ve bin sayısındaki değişiklik renk tanıma performansını önemli ölçüde arttırdığı, öznitelik vektörünün birim vektör haline getirilmesinin ise renk tanıma performansını değiştirmediği gözlenmiştir. Tahmini karar ağacının oluşturulmasıyla yapılan demeler sonucunda öznitelik vektörlerinin türüne göre oluşturulan üç farklı karar ağaçlarının başarı oranları sırasıyla histogram ağacı (histogram öznitelik vektörlerin sınıflandırılması), ekli histogram ağacı ve orta değer ağacının (piksel öznitelik vektörlerinin sınıflandırılması) performansları olarak sıralanmaktadır. Karar ağaçlarının her düğümünde en iyi renk tanıma sonucunun veren farklı öznitelik vektörü ve sınıflandırma modeli çiftleri elde edilmiş, histogram ağacında kök düğümünde R?G?B (renkli) ve R=G=B (renksiz) olarak ayrıştırılan örnekleri en iyi ayıran öznitelik vektörü ve sınıflandırıcı çifti ?RnGn SV Gray1 Gray2 a-b L1-L2 L1-L3? : TM iken, R?G?B düğümünde örnekleri kırmızı, sarı ve mavi-yeşil renk sınıflarına en iyi ayıran öznitelik ve sınıflandırıcı çifti ise ?RnGn SH Gray2 a-b L-a L1-L3? ve ANN modelidir. Histogram tahmini ağacı ile sınıflandırma yapılırsa sistemin toplam başarısı %87,828 olarak elde edilmektedir. Farklı sınıflandırma modeli ve öznitelik vektörleri ile oluşturulan tahmin ağaç sınıflandırma yöntemi daha yüksek başarı oranları vermesine rağmen, gerçek zamanlı bir sistemde oluşan zaman kısıtı nedeniyle tercih edilmeyebilir. Bu durumda histogram tabanlı öznitelik vektörü ?RnGn SH Gray1 L-b L1-L2 L1-L3? , yarım araç ROI veri kümesi kullanılarak ANN sınıflandırıcısı araçların renk tanıma işlemi için seçilmelidir.
-
ÖgeAygıtların uzak adreslenmesi(Bilişim Enstitüsü, ) Bilgen, Ozan Eren ; Harmancı, Emre ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
-
ÖgeCongestion and packet classification based flow management for software-defined networks(Institute of Science and Technolgy, 2020) Akkoç, Mertkan ; Canberk, Berk ; 637468 ; Department of Computer EngineeringIn this thesis, we focus on problems in the control plane and problems in the data plane of SDN separaterly. In the control plane, we specifically try to increase the response time of the SDN controller in ultra-dense scenarios. In the data plane, we aim to construct an efficient data structure to achieve both fast rule update and fast packet classification. In the SDN, the control plane is responsible for deciding route and operations for flows that coming to the data plane. To do so, the SDN controller in the control plane has a central view and controls all switches in the data plane. But, this can cause an increase in both e2e latencies of packets and drop rate in the controller if there is a high spiky demand of incoming heterogeneous flows. Because, switches in data plane have to ask what to do to the controller if there is a new incoming flow to them. When newly coming flows increase, communication traffic between the controller and data plane increase. As a result, this can cause congestion in the SDN controller, and e2e latency and drop rate in the controller increase because of this congestion. To solve these problems, we propose a management engine to implement in the SDN controller in ultra-dense SDN scenarios. In this engine, we propose two steps: admission and prioritization steps. We also create different queues for different types of 5G flows (URLLC, eMBB, mMTC) in each step. In the admission, we modify Loss Ratio-Based Random Early Detection (LRED) Algorithm. In prioritization, we propose a tree-based prioritization that considers the priority needs of different flow types and near future states of different queues. According to simulation results, our response time of the SDN controller, e2e latency of packets and dropped rate in the controller are better up to 53%, 58%, and 36%, respectively. Packet classification is a key factor for choosing proper action for incoming packet and has to be done fast, especially in OpenFlow. But OpenFlow vSwitch technology doesn't allow to use some fast hardware technology for packet classification like TCAM. Decision tree methods are preferred solutions for fast classification in OpenFlow vSwitch in the literature. But most of these methods can cause the rule replication problem. As a result, while the duration of packet classification decreases, rule update duration increases. There are also rule partitioning methods in the literature to solve this problem, but the running time of these methods mostly depends on the number of rule fields. Also, some of these solutions don't overcome the rule replication problem. At that point, the main question is that how can we make the rule partitioning fast by both preventing the rule replication and allowing fast packet classification and rule update in OpenFlow vSwitch? To solve the rule partitioning problem, we convert this problem to the interval partitioning and propose a classic Greedy Algorithm. As a result, the running time of the partitioning algorithm only depends on the rule number. After partitioning, we propose to use HyperCuts to construct decision trees for fast packet classification and rule update. According to performance evaluation results, we do the rule partitioning and rule updates faster than the PartitionSort method with the percentage of 88, 15, respectively. We also classify packets faster than the TupleMerge method with the percentage of 40 for online and 50 for offline scenarios.
-
ÖgeDalga Yüksekliklerinin Deniz Yüzeyinde Yüzen Telsiz Duyarga Ağlarında Bağlantılılık Ve Kapsama Alanına Etkileri(Bilişim Enstitüsü, ) Yapıcıoğlu, Tevfik ; Oktuğ, Sema ; 371545 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceAkustik haberleşme, su altında yüksek menzile sahip olmasına rağmen, yüksek ve değişken yayılım gecikmesi, yarı-çift yönlü iletişim yeteneği, yüksek bit hata oranı ve yüksek enerji tüketimi gibi zorluklarından dolayı, radyo tabanlı haberleşme çözümlerini suyla ilgili alanlardaki uygulamalarda kullanılabilir kılmaktadır. Dipten çapayla bağlı veya serbest yüzen, sualtı duyargalı, su üstü haberleşme birimli düğümlerden oluşan deniz yüzeyinde yüzen telsiz duyarga ağlarının bilimsel, ticari, askeri ve sanayi birçok uygulamaları vardır. Dalgalar, bu ağlarda, su yüzeyindeki radyo haberleşmesi için ciddi engeller oluşturmaktadır. Bir dalga sığ su alanına girdiği zaman, bir sığ su dalgası haline gelir ve dalga hızı sadece su derinliğine bağlı olur. Bu bilgiden yararlanarak bir sığ su dalga modeli önerilmiş ve geliştirilen simülasyon programında kullanılmıştır. Bir bölgede gerekli ağ bağlantılılığı ve kapsama alanını sağlamak için yeterli telsiz duyarga düğüm sayısını belirlemek için, birçok simülasyon aracılığıyla, dalga yüksekliklerinin, çeşitli deniz durumlarında, haberleşmeye ve ağ bağlantılılığına etkileri incelenmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, dalgalar yükseldikçe haberleşme şiddetli bir biçimde etkilenmekte ve uygun kapsama alanı yedekliliğini sağlamak için gerekli düğüm sayısı artmaktadır. Geliştirilen sığ su dalga modelini kullanarak uygulamaya özgü kapsama alanı yedekliliğini sağlamak için fazladan gereken düğüm sayısı belirlenebilmektedir. Bununla birlikte, dalgaların engelleyici özelliklerini aşmak için fazladan gereken düğümler, sadece haberleşme birimine sahip ağ geçidi düğümler olarak eklenerek malzeme ve enerji maliyetini düşürebilirler.
-
ÖgeDalgacık Dönüşümü Kullanılarak Zirai-meteorolojik Verilerin Hata Teşhis Ve Tamiri(Bilişim Enstitüsü, ) Altan, Nigar Tuğbagül ; Üstündağ, B. Berk ; 371570 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceToplumların gelişim süreçlerinde yüzyıllar boyu çok önemli yer tutan bir üretim alanı olan tarım, hemen hemen tüm ülkelerin toplumsal üretimlerinin en temel yanını oluşturur. Bu, yalnızca insanlar için yaşamsal önemi olan besin, giyim v.b. maddelerin üretildiği sektör olmasından değil, nüfusun büyük bölümünün yaşadığı ve geçimini sağladığı alan olmasından dolayı da önemlidir. Kırsal alanda toprak üzerinde oluşan üretim ilişkileri tarımın yapısını belirler. Ülkedeki ekonominin yapısı, gelişen koşul ve ilişkilere uygun olarak, bilim ve teknolojik gelişmelerin sunduğu yeni olanaklar çerçevesinde dönüşümlere uğrarken, tarımın, bu gelişmelerin dışında kalması düşünülemez [1]. Gerek sulama faaliyetleri, gerek tarlaların işlenmesi gibi çok çeşitli alanlarda teknolojik gelişimlerden faydalanmak, tarımda verimi etkileyen etkenlerin başında gelir. Tarımı etkileyen en önemli etkenlerden birisi ise, sulamadır. Ülkemizde toplam tarım alanının yaklaşık 1/3'ü ekonomik olarak sulanabilecek potansiyele sahiptir. Resmi kayıtlar bunun şu anda ancak yarısının sulamaya açıldığını ve sulama oranlarınında dikkate alındığında sulamaya açılan alanların yaklaşık %65'nin fiilen sulandığını göstermektedir. İzlenmesi gereken sulama politikalarının başında tarımda verimliliğin arttırılması için sulanabilecek alanların tamamının sulanması ve suyun etkin kullanımının sağlanması gelir. Bilindiği gibi ülkemizde suyun yaklaşık %70'i tarımsal amaçla tüketilmektedir. Önümüzdeki yıllarda sanayi ve hizmetler sektörünün artan su ihtiyacının karşılanabilmesi su yönetiminin önemini daha da arttırmıştır. Su yönetiminde karşılaşılan sorunlar fiziksel altyapı yetersizliği, su kalitesinin bozulması ve su kirliliği, su iletim ve dağıtım sistemlerinin yetersizliği, aşırı su kayıpları ve organizasyon ve yönetim sorunları olarak sıralanabilir. Bu amaçla sulamada atık suların kullanımı, yüzey sularının suyun kıt olduğu alanlara yönlendirilmesi, çiftçilerin su tasarrufu sağlayan modern sulama yöntemlerini uygulamalarını teşvik etmek ve çiftçi eğitimleriyle bunun yaygınlaştırılmasını sağlamak gibi çalışmaları kapsayan politikalara önem verilmelidir [2]. Sulama amaçlı projelerin ülkenin yalnız tarımında değil kırsal alanların, sosyal ve ekonomik gelişmesindeki katkısı nedeniyle de, Türkiye'nin ekonomisinde önemli bir yeri vardır. Hatta sulama yatırımları dünyada ve ülkemizde kırsal kalkınmanın en temel araçları olarak görülmektedir. Tarımsal üretimin ve verimin arttırılması, sağladığı net gelir artışı, sürdürülebilir tarıma olanak vermesi, ek istihdam yaratması, sosyal yapıda değişime neden olması gibi sayılabilecek birçok yararları nedeniyle sadece kırsal kalkınmanın değil ekonomik gelişme ve kalkınmanın en temel ve en uygun/etkin araçları olarak görülmektedir. Bu işlevleri nedeniyle de sürekli ülkeyi yönetenlerin, politikacıların hep ilgi odağı olmuştur [3]. Öyle ki bir toplumun en temel ihtiyacı olan besin ve yiyecek maddesinin en iyi şekilde temin edilmesi ülke ekonomisi için oldukça önemlidir. Ayrıca bu ürünlerin sağlanması ülke gelişmişliği açısından ilk sıralarda gözlemlenen değerlerdir. Bir ülkenin iklimi ve dolayısıyla su potansiyeli, bulunduğu yerin enlemine, boylamına, jeolojik, topoğrafik yapısına ve bitki örtüsüne göre oluşmaktadır. Aynı şekilde ülkemizin jeolojik, topoğrafik ve iklim (yağış) özelliklerinin yöre ve bölgelere göre farklı olması nedeniyle yeraltı ve yüzey suyu potansiyelinde farklılıklar görülmektedir (Bilgin, 1997:18; Özgüler,1997:59). Buna ek olarak, tarım, başta iklim ve toprak olmak üzere coğrafi faktörlerin etkisi altındadır (Tanoglu, 1968). Ülkemizde en yüksek sıcaklıklara Güneydoğu Anadolu'da rastlanır. Şanlıurfa, Ceylanpınar, Gaziantep en sıcak sahalarımızı oluşturmaktadır. Bu sahalarda nisan ayında başlayarak Temmuz ve Ağustos aylarında en yüksek seviyeye çıkmaktadır. Şanlıurfa ve çevresinde en uzun devre olarak beliren kuraklık, ekim ayına kadar şiddetli kurak devre olarak devam etmektedir (Tümertekin, 1957). Sulama faaliyeti, iklim ve diğer etkenler gözönünde bulundurularak, ileride geliştirilmesi planlanan tarla sulama çiftçi uyarı sistemi, modern sulama aracı olarak düşünülebilir. Tasarlanması planlanan bu sisteminin doğru bir şekilde çalıştırılabilmesi diğer bir ifade ile, tarla sulama zamanın doğru bir şekilde tespit edilmesi gibi hesaplamalar, birçok etkene bağlıdır. Bu etkenlerden en önemlisi şüphesiz meteorolojik olaylardır. Doğru hava tahminlerinin yapılması, tasarlanması planlanan sulama sisteminin de doğru çıktılar vermesi anlamına gelmektedir. Doğru çıktılar kullanılarak yapılan tarım, iklime bağlı olmaktan büyük oranda azalır. Bir tarladan yılda birden fazla ürün alma olasılığı artar. Böylece hem yetiştirilen ürün miktarındaki verimlilikten hem de tarlanın yılda birden fazla kullanılmasından dolayı üretim artışı gözlenir. Üretim miktarındaki dalgalanmalar azalır. Ülkemizde üretilen senelik tarımsal ürün miktarının hesaplanması daha doğru sonuçlara ulaşır. Tarımsal fiyat politikaları, gerçekleşen ve beklenen değerlere göre en doğru biçimde dinamik olarak sağlanır. Bu durum, ülke tarım bütçesinin kararlaştırılmasında büyük bir öneme sahiptir. Bu çalışma, tarımsal desteklerin optimizasyonunda, tarımsal politikaların yönlendirilmesinde, gerçek zamanlı nitelikli veri oluşturulması, hangi ürünün ne kadar ekilmesi konusunda yani arz/talep dengesinin kararlı tutulması için beklenen ve gerçekleşen rekolteye göre coğrafik olarak ekim önceliklerinin belirlenebilmesi, böylelikle talep fazlası ya da arz fazlası oluşumlarının engellenmesi için geliştirilmesi planlanan sistemin doğru şekilde çalışması için bir çözüm önerisinde bulunmaktadır. Diğer bir ifade ile, bu çalışma, her bitki türü için üretim yeri de gözönünde bulundurularak, en ideal sulama zamanları ve en ideal sulama miktarının belirlenmesi için yapılacak çalışmalar için gerekli ön çalışma özelliği göstermektedir. Tarımsal faaliyetlerin izlenebilmesi için bir çok modellemeler geliştirilmiş ve geliştirilmektedir. Zirai-meteorolojik verilerin doğru tahmini, bitki gelişim modellemelerinin doğru sonuç verebilmesi için oldukça önem arz etmektedir. Doğru zamanda her bitki türü için doğru sulama sistemi, ürün verimliliğini artırdığı gibi, emek ve su israfını da büyük bir oranda azaltmaktadır. Sulama faaliyetini etkileyen meteorolojik olayların tahmini, bu sorunu büyük bir olasılıkla giderebilecektir. Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Zirai-Meteorolojik Verilerin Hata Teşhis ve Tamiri çalışması ile hedeflenen, var olan sistem ile herhangi bir nedenden ötürü, doğru sağlanamayan meteorolojik verileri tespit etmek ve meteorolojik veri sağlanan istasyonlardan olası arıza durumunda alınamayan verileri en doğru şekilde tahmin etmektir. Böylece meteorolojik verilere dayalı çalışan sistemlerin en doğru sonuçları üretmeleri sağlanarak, tarımsal ürün verimliliği arttırılarak, su ve emek istafı önlenmiş olacaktır. Bu amaç ile gerekli alt yapı sistemleri ve sistem girdi parametrelerinin kararlaştırılması için araştırılan çeşitli algoritmalar üzerinde durulacak, tasarlanan sistemler arasından karşılaştırma yapılarak, yapılan karşılaştırma sonucunda modellenen sistemler arasından optimum sistem önerisinde bulunulacaktır. Bu çalışmada teorik ve yapılan çeşitli veri kümeleri üzerinde denenmiş deneysel sonuçların karşılaştırılmalı olarak çözümlemeleri yer almıştır. Ayrıca konu ile ilgili geçmiş dönemlerde yapılmış olan çalışmalar hakkında da bilgiye yer verilmiştir. Yapılan çalışma uzaktan algılama teknikleri kullanılarak hayata geçirilen TARBİL projesinin altında gerçekleştirmiştir. Dalgacık Dönüşümü Kullanarak Zirai-Meteorolojik Verilerin Hata Teşhis ve Tamiri çalışmasının kapsamında gerçekleştirilecek olan eksik verilerin tamamlanması işlemi için dalgacık dönüşümü tekniği kullanılarak, regresyon analizi ile modellemeler yapılıp sonuçları karşılaştırmalı olarak açıklanmıştır. Meteorolojik verilerin temin edilmesinde gerekli desteği veren TARBİL projesi ile ilgili daha fazla bilgi edinmek için, projesinin resmi sitesi olan www.tarit.org.tr adresi ziyaret edilebilir. Dalgacık Dönüşümü Kullanılarak Zira-Meteorolojik Verilen Hata Teşhis ve Tamiri çalışmasının, gerçekleştirilmesi için, tasarlanan sistem için sistem girdilerinin kararlaştırılmasına ihtiyaç vardır. Bu sebep ile TARBİL kapsamında, belirli bölgelerde kurulan, on dakikada bir meteorolojik veri alımı sağlayan akıllı yersel istasyonlardan faydalanılmış ve bu istasyonlardan, tasarlanan model için gerekli veri kümesi temin edilmiştir. Bu çalışmada, zirai meteorolojik verilerden olan sıcaklık ve nem için, eksik veri tamamlama işlemleri yapılmış, kayıp olan verinin zamanı, kendinden önceki değerleri, nem ve benzeri değişkenler ile olan ilişkisinin ne derecede olduğu saptanmaya çalışılmıştır. Bu sebep ile, belirlenen değişkenler ile sıcaklığın ilişkisini tespit etmek amaçlı korelasyon analizi gerçekleştirilmiştir. Korelasyon sonucu çıkan güçlü, zayıf ilişkili parametreler sınıflandırılmıştır. Sıcaklık ve nem ile ilişkisi güçlü bulunan meteorolojik veriler kullanılarak, eksik sıcaklık değerlerinin tespitine yönelik tasarımlar oluşturulmaya çalışılmıştır. Bu nedenle, tasarlanan sistem için girdi olmasına karar verilen veriler ile ilk önce regresyon analizi yapılmış, ardından bu veriler dalgacık bileşenlerine ayrılmış elde edilen katsayılar ile tekrar regresyon analizi yapılmış elde edilen sonuçlar hem grafik üzerinde hem de matematiksel yöntemler ile karşılaştırılmaya çalışılmıştır. Dalgacık dönüşümü tekniği kullanılarak, ilgili meteorolojik veri serisinin tahmini için regresyon yöntemine göre gerçeğe en yakın seri elde edilmiştir. Modellemede kullanılan verilerin temininde, eksik veya hatalı verisi bulunan istasyonun verisini bulmak için komşu istasyonlardan faydalanılmıştır. Ayrıca tasarlanan modeller ile, zirai-meteorolojik verilerin tahmin başarımını tespit etmek için, bulunması amaçlanan veriler için, hesaplanan değerler ile verilerin gerçek değerleri arasındaki hata oranı bulunmuştur. Buna ek olarak korelasyonu yüksek çıkan iki istasyonun verileri ayrı ayrı, eksik verileri bulunan diğer istasyonun eksik verileri yerine koyulmuş, böylece gerçek değerlerin serisi ile diğer istasyonların değerleri kullanılarak oluşturulan seriler arasındaki hata oranları ayrı ayrı tekrar hesaplanmıştır. Sıcaklık verileri üzerinde test edilen modellerden elde edilen sonuçlar, açıklamalı olarak tekrar karşılaştırılmıştır. Yapılan araştırmalar, geliştirilen modelin karşılaştırılan diğer model ile elde edilen hata oranları sonuçları doğrultusunda, mantıklı ve kulllanışlı bir model olduğunu göstermiştir.
-
ÖgeDuyarga Ağları İçin Karınca Kolonisi Tabanlı Bir Yönlendirme Algoritması Çözümlemesi Ve Tasarımı(Bilişim Enstitüsü, ) Demiray, Deniz ; Altılar, Deniz Turgay ; 299953 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceBu çalışmada, duyarga ağlarında çalışmak üzere tasarlanan yeni bir yönlendirme algoritması (ANCOR) anlatılmıştır. ANCOR algoritması, doğadaki karınca kolonilerinin yeni yiyecek kaynağı bulup yiyeceklerini yuvalarına taşırlarken, ya da koloni için yeni bir yuva mekanı ararlarken gösterdikleri davranışlardan esinlenilerek hazırlanmıştır. Doğadaki karınca davranışlarının mümkün olduğunca yakından modellenmesi ile elde edilen ANCOR, duyarga ağlarının ihtiyaçlarını karşılayan, kendi kendine organize olabilen bir yönlendirme algoritmasıdır. İletişim sırasında çok küçük veri paketlerinin kullanılması, bant genişliğinin daha az işgal edilmesini sağlamaktadır.
-
ÖgeEğitim Tabanlı, İçerik Uyarlamalı Bir Video Çözünürlüğü Dönüştürme Algoritmasının Gerçek Zamanlı Olarak, Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri(spkd(fpga)) İle Gerçeklenmesi(Bilişim Enstitüsü, ) Uyar, Muzaffer Barış ; Örencik, Bülent ; 371499 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceBu çalışmada, eğitim tabanlı, içerik uyarlamalı bir video çözünürlük yükseltme algoritması için, iş hattı ve kaynak paylaşımı kullanan yüksek performanslı bir donanım mimarisi önerilmiş ve önerilen yapı, 480x720 standart çözünürlükteki videonun 720x1280 yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi uygulaması için düşük maliyetli bir sahada programlanabilir kapı dizisi (SPKD (FPGA)) kullanarak gerçeklenmiştir. Donanım yapısı önerilen ve gerçeklenen, modifiye edilmiş çözünürlük sentezi algoritması (MÇS (MRS)), alt örnekleme işlemi sürecinde video sinyalinde kaybolan yüksek frekans bileşenlerinin, geniş bir video görüntü kümesi üzerinde gerçekleştirilen eğitim sürecinde elde edilen bilgi ile geri kazanılmasını hedefler. MÇS algoritması çıkış görüntüsünü oluşturan her piksel için 137 çarpma ve 120 toplama işlemi içerir. 480x720 standart çözünürlükte videonun 720x1280 yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi problemi, 27 Mhz giriş saat çevriminde üretilen piksel datası ile gerçek zaman kısıtları içerir. Hedeflenen FPGA için, tasarım, giriş piksel saat frekansının dört katı olan 108 Mhz saat frekansında çalışacak biçimde iş hattı yapısı kurulmuştur. Bu sayede çarpma ve toplama işlemleri için kaynak paylaşımı yapılmış ve, iş hattındaki saklayıcılarda ve kontrol lojiğinde küçük bir artış ile çarpıcı ve toplayıcı sayısı dörtte birine indirilmiştir. Önerilen yapının, saklayıcı transfer seviyesindeki tanımı, VHDL dili ile yazılmış, sabit noktalı C modeli ile VHDL modeli çıktıları karşılaştırılarak donanım yapısı doğrulanmıştır. Doğrulanan tasarım, Xilinx XC3S2000 FPGA kullanılarak gerçeklenmiş ve standart çözünürlükteki videonun yüksek çözünürlükte videoya dönüştürülmesi uygulaması için likit kristal ekranlı TV üzerinde test edilmiştir. Tasarım, FPGA içerisinde 3533 dilim ve yaklaşık 60 KB blok RAM yapısı kullanmaktadır. Tasarımın lojik kapı cinsinden karmaşıklığının, literatürdeki lineer video boyutlandırma algoritmaları ile yaklaşık aynı ölçekte olduğu görülmüştür.
-
ÖgeEtmenlerle elektronik oylama(Bilişim Enstitüsü, 2005) Sandıkkaya, Mehmet Tahir ; Örencik, Bülent ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
-
ÖgeGenetik Programlama İçin Alana Özgü Programlama Dili(Bilişim Enstitüsü, ) Çayıroğlu, Cem Basar ; Uyar, A. Sima ; 371517 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceGenetik Programlama[1] (GP) evrimsel algoritmaların bir formu olup, bireylerin temsil ediliş şekli ağaçtır. Genetik programlama ile uğraşan araştırmacılar çalışmalarının tasarım, uygulamaya geçiş ve de test aşamalarında birçok yardımcı araç kullanırlar. Bu araçlar içinde C++ ve Java tabanlı çatılar son yıllarda en çok kullanılan çatılardır. Bu çatılar GP projelerinde uygulamaya geçiş süresini kısaltmakta fakat genelde taban dilleri hakkında derin bilgiye sahip olmayı gerektirmektedir. Dahası, taban programlama dillerinin limitleri yüzünden, araştırmacılar GP alanında projelerinde iyi bir soyutlama yapamamaktadır. Alana özgü diller [2] (DSL) programlama dilleri olup o alana özel olarak tasarlanmıştır. Örnek olarak, SQL bir alana özgü dil olup veritabanlarına özel olarak geliştirilmiştir. Genel amaçlı programlama dilleri ile kıyaslamak gerekirse alana özel diller o alan için daha çok anlatımcıdır çünkü o alanda olan bir algoritmayı anlatabilecek daha doğal bir yol sağlarlar. Bu anlatımcılığı arttıran özeliği sayesinde araştırmacıların üretkenliği artar ve tecrübesiz programcıların bu alanda daha kolay uygulama geliştirmesine yardımcı olur. Bu çalışmada, genetik programlama için alana özgü bir programlama dili geliştirdik. Alana özgü dil geliştirmek için Xtext[3] adlı Eclipse platformu üzerinde çalışan programlama dili geliştirme aracı kullandık. Xtext gramer denetimi ve de kod üretimi özellikleri vardır. Kod üretimi özelliği sayesinde genel amaçlı programlama dilleri, Xtext tarafından geliştirilmekte olan alana özgü dilden üretilebilir. Alana özgü dil geliştirmek için, ilk olarak genetik programlama alanı analiz edildi. Daha sonrasında geliştirilecek olan dilin grameri tasarlandı. Daha sonraki aşamada ise alana özgü dili Java programlama diline çevirecek kod üretici modül geliştirildi. Geliştirilen alana özgü dil GP 'de bulunan üst seviye operasyonları desteklemektedir. Bunlar arasında; seçme, çaprazlama, mutasyon vardır. Bunun yanında daha alt seviye ağaç işlemlerini de desteklemektedir. Geliştirilen alana özgü dili kullanarak genetik programlama araştırmacıları karışık ağaç işlemlerini kolayca yapabilirler. Geliştirilen primitif komutlar ile araştırmacılar yeni GP operasyonları tanımlayabilirler.
-
ÖgeGömülü Konuşma Tanıma(Bilişim Enstitüsü, ) Meral, Mahmut ; Gökmen, Muhittin ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
-
ÖgeGsm Şebekelerinde İstatistiksel Öğrenme Yöntemleri İle Aksaklık Yönetimi(Bilişim Enstitüsü, ) Sarkan, Mehmet Onur ; Çataltepe, Zehra ; 371506 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceBu çalışmada, GSM şebekeleri aksaklık yönetimi sistemlerine gelen alarmlar için istatistiksel öğrenme yöntemleri ile otomatik filtre kuralları üretimi için algoritmalar geliştirilip, Türkiye'nin en büyük GSM şebeke işletmeci firmasının alarm veri tabanı üzerinde deneysel testleri yapılmıştır. Çalışma iki farklı ihtiyaca odaklanmıştır: Geçici alarmların filtrelenmesi ve ilintili alarmların filtrelenmesi. Geçici alarm filtrelerinin üretiminde dağılımdan bağımsız olasılık kestirimi yöntemlerinden Histogram Analizi ve Parzen Penceresi Analizi yöntemlerinden faydalanılmıştır. Alarm tarihçesi incelenerek her bir alarm tipi için birikimli alarm yaşam süresi histogramları ve yoğunluk fonksiyonları üretilmiştir. Histogramlar ve yoğunluk fonksiyonları incelenerek geçici alarm tipleri ve bu alarm tipleri için uygun alarm bekletme filtreleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Literatürde bu konuda daha önceden gerçekleştirilmiş bir çalışma olmadığı için geçici alarm filtrelerinin üretimi için önerilen iki yöntem türünün ilk örnekleri durumundadır. Histogram Analizi ve Parzen Penceresi Analizi yöntemlerinin geçici alarm filtreleri üretimi konusundaki başarı performansları karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Parzen Penceresi Analizi içindeki çekirdek fonksiyonun yumuşatma etkisi sayesinde incelenen alarm örnek sayısının düşük durumlarda daha başarılı iken, alarm örnek sayısının yüksek olduğu durumlarda Histogram Analizi daha başarılı sonuçlar sergilemiştir. İlintili alarmları filtrelemek amacıyla kullanılan filtreleri üretebilmek için alarm tipleri arasındaki ihtimalsel ilişkilerden faydalanılmıştır. Alarm tarihçesindeki alarmlar kayan zaman penceresi yöntemi ile incelenerek eş kaynaktan yakın zamanlarda gelen alarm tipi gruplarının beraber gözlemlenme frekansları hesaplanmıştır. Hesaplanan gözlemlenme frekansları kullanılarak Pazar Sepet Analizi tekniklerinde kullanılan en yaygın altı benzerlik ölçütü hesaplanmış ve hesaplanan benzerlik ölçütleri ile alarm filtrelerinde kullanılacak ilintili alarm tiplerinin öğrenilmesi konusunda deneysel çalışmalar yapılmıştır. Kullanılan benzerlik ölçütleri Etki, Maksimum Güven, Minimum Güven, Tutarlılık, Cosine ve Kulczynski benzerlikleridir. İlintili alarm filtreleri üretilmesi konusunda önerilen altı benzerlik ölçütünün de başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Benzerlik ölçütlerini beraber kullanarak daha başarılı sonuçlar elde etmek için S Biçimli Sınıflandırma yöntemi kullanılmış ve benzerlik ölçütlerinin tek başlarına sağlayabilecekleri sonuçlardan daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Bu çalışmanın sonunda alarm ilintilendirme kurallarının öğrenilmesi amacıyla farklı benzerlik ölçümlerinin gücünü birleştirdiği ve benzerlik eşiklerinin de öğrenilmesini sağladığı için S Biçimli Sınıflandırma en başarılı yöntem olarak tavsiye edilmiştir.
-
ÖgeHareket Algılayan Duyargalar İle Üç Boyutlu Uzayda Hareket Kestirimi(Bilişim Enstitüsü, ) Küççük, Cem ; Altılar, Turgay ; 371520 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceSon yıllarda bilgisayar bilimleri alanında sanal gerçeklik konusunda yapılan çalışmalarda büyük bir artış gözlemlenmektedir. Sanal gerçeklik kullanıcının, bilgisayar ortamında benzetimi yapılmış gerçek veya sanal bir ortam ile etkileşimde bulunmasına izin veren bir teknolojidir. Sanal gerçeklik ile çok yakından ilgili olan insan-makine ara yüzü tasarımı teknolojileri de kullanıcıların bilgisayar programları ile etkileşimini en üst düzeye çıkarma amacına sahiptir. Bu yaklaşım göz önünde bulundurularak tez kapsamında bir sanal gerçeklik uygulamasında kullanılmak üzere kullanıcının elindeki ve denetimindeki bir nesnenin üç boyutlu uzaydaki hareketinin tespit edilmesi hedeflendi. Bu amaçla üç eksende doğrusal ivme ve açısal hız bilgilerine erişilebilen bir donanım kullanıldı. Üç eksen ivmeölçere (?accelerometer?) ve üç eksen açısal hız duyargasına (?gyroscope?) sahip olan bir ataletsel ölçüm ünitesi (AÖÜ) kullanılarak altı serbestlik derecesine sahip (6 DOF) bir sistem elde edilmektedir. Tez kapsamında elde edilen bu sistem için kalman filtresi kullanılarak üç boyutlu yönelim, hız ve konum kestirimi gerçekleştirildi. AÖÜ'ler başlıca hava/kara/deniz araçlarında (insansızlar da dâhil) olmak üzere birçok farklı alanda kullanılmakta, bu alanlara göre farklı hassasiyetlerdeki ve teknik özelliklerdeki duyargalarla oluşturulmaktadır. İnsansız bir hava aracının ataletsel seyir sisteminde ele alınan hareket kestirimi problemi temelde bir oyunda kullanılan kumandanın hareket kestirimi ile aynı prensiplere sahiptir. Sanal gerçeklik uygulamalarında kullanılmak üzere üretilen ucuz maliyetli duyargaların kararlılığı ve doğruluğu, diğer alanlarda kullanılan duyargalara göre daha azdır. Bu gibi durumlarda kestirim algoritmalarının daha güçlü olması ve ham duyarga verisindeki hataları daha iyi şekilde süzmesi gerekmektedir. Üç eksen ivmeölçer ve açısal hız duyargasından oluşan bu dinamik sistemin durum denklemlerinin, durum geçişlerinin ve hata karakteristiklerinin çıkartılması, bu çıkarımlar kullanılarak bir kestirim ve takip algoritmasının çalıştırılması gerekmektedir. Kalman filtresi ataletsel seyir sistemleri dâhil birçok dinamik sistemin durum kestirimi ve takibi için yaygın olarak kullanılan etkin bir filtredir. Bu yüzden yapılan çalışmalarda kalman filtresi kullanıldı. Yönelim hesaplamalarında kullanılan açı, koordinat dönüşüm matrisi ve dördey (?quaternion?) tabanlı yöntem sonuçları ile kalman filtresi ile düzeltilerek elde edilen sonuçlar karşılaştırıldı ve iyileştirmeler gözlemlendi. Konum kestirimine getirilen hareket sonlandırma yaklaşımı ile iyileştirmeler elde edildi. Yazılım mimarisi açısından modüler, geliştirmeye açık, sisteme uyarlaması kolay, platformdan bağımsız bir hareket kestirim kütüphanesi geliştirildi. Bu kütüphaneyi kullanan uygulamaya yönelik bir arayüz tasarlanarak gerçekleştirildi.
-
ÖgeHemşire Vardiyalama Problemine Genetik Algoritmaların Uygulanması(Bilişim Enstitüsü, ) Kelemci, Özgür ; Uyar, A. Sima ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
-
ÖgeHeterojen Dağıtılmış Sistemlerde Cephe Atama(Bilişim Enstitüsü, ) Bulu, Samet ; Buzluca, Feza ; 371507 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceProblemi, nesne adı verilen modüler parçalara ayrıştıran nesneye yönelik programlama günümüzde en sık tercih edilen programlama tekniğidir. Nesneye yönelik programlama her ne kadar ilgilerin ayrıştırılması konusunda büyük imkanlar sağlasa da loglama, performas gözleme, ön bellekleme, kimlik doğrulama ve yetkilendirme gibi dik kesen ilgilerin ele alınmasında zorluklar yaşamaktadır. Cepheye yönelik programlama, dik kesen ilgileri cephe adı verilen parçalara ayrıştıran bir çözüm olarak önerilmiştir. Cephe adlı bu parçalar örme adı verilen bir işlem ile ana programa birleştirilir. Son yıllarda dağıtılmış sistemlerin kullanımının artmasıyla birlikte dağıltılmış cepheye yönelik programlama da popüler hale gelmiştir. Dağıltılmış cepheye yönelik programlamada cepheler, her biri farklı bellek ve işlem gücüne sahip bir dizi düğüme yüklenir. Geleneksel uzak method çağrımına benzer şekilde uzak kesim noktaları tarafından cephe içinde yer alan method benzeri yapılar uzak düğümler üzerinde çalıştırılır. Cephelerin sistem üzerinde nasıl dağıtıldığı önemlidir ve programın performansını etkiler. Çünkü nesneler ile cepheler arasında bir ilişki vardır. Nesneden cepheye bir çağrı olduğunda arada veri transferi gerçekleşir. Bu işlem bir süre gerektirir ve bu süre transfer edilen verinin miktarına ve transfer esnasında kullanılan iletişim yolunun kapasitesine bağlıdır. Dolayısıyla, cepheler dağıtılmış sistem üzerinde düğümlere atanırken düğümlerin işlem kapasiteleri, iletişim yolu parametreleri, transfer edilen veri miktarı gibi sistemin ve programın özellikleri dikkate alınmalıdır. Her ne kadar günümüze kadar çok sayıda iş atama yöntemi tanımlanmış olsa bunların hiç biri cephelerin atanması ile ilgilenmemiştir. Tez kapsamında ilk olarak, heterojen dağıtılmış sistemlerde cephe atama problemi gerekli tüm özellikler dikkate alınarak tanımlanmıştır. Sonrasında dağıtılmış cepheye yönelik programlamada yer alan bu problemi çözmek üzere A*, GA ve PSO algoritmaları uygulanmıştır. Ayrıca dağıtılmış cepheye yönelik program performansını arttırmak üzere cepheleri düğümlere atama işlemi esnasında gerekli cephelerin kopyalarını oluşturan yeni bir algoritma önerilmiştir. Son olarak algoritmaların farklı sistemler ve programlar üzerinde etkinlikleri değerlendirilerek, rastgele atama yapan bir algoritmaya göre sağlamış oldukları performans artışı karşılaştırılmıştır. Yapılan deneyler çok düğüme sahip büyük sistemlerde GA ve PSO algoritmalarının, daha küçük sistemlerde ise A* algoritmasının tercih edilebileceğini göstermiştir. Diğer taraftan cephelerin kopylarının kullanılması belirli bir seviyeye kadar maliyet değerlerini düşürmüş ve performansta artış sağlamıştır. Son olarak cephelerin uygun şekilde atanması dağıtılmış cepheye yönelik program performansını arttırdığı gözlemlenmiştir.
-
ÖgeHibrit Film Öneri Sistemi(Bilişim Enstitüsü, ) Uluyağmur, Mahiye ; Çataltepe, Zehra ; 371572 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceThe number and kind of available content and the number of users who can view them have increased tremendously in both movie/television and music domains. Therefore, recommendation systems that can accurately recommend to a certain user the set of products that he would most likely be interested and as fast as possible, have become important. While content based recommendation systems use features of products a user has viewed so far and they are domain dependent, domain independent collaborative filtering systems use only the ratings given to each product by a number of users. There are some shortcomings of both collaborative and content-based recommendation systems. Cold-start problem is one of the most important problem of the collaborative filtering systems. If a movie is not watched in the training set, this movie can not be recommended to any user. Content-based system can solve this problem. Moreover if a user is new in the system namely if s/he did not watch any movies, collaborative filtering system can not recommend any movies to this user either. In order to solve the new user problem user demographics can be used, however they tend to be not so reliable for many domains. In our system we first observe the watching behavior of a user for a number of movies and then do recommendations. Content-based recommendation systems rely on content features which need to be extracted. Rating matrices are generally sparse and high dimensional matrices, so it is costly to work with large matrices. In collaborative filtering system matrix factorization methods can generate low dimensional user and item factors to solve the sparsity problem. Content-based recommendation systems rely on content data gathered for a specific user and if too complex models are chosen they may suffer from overspecialization. Different hybrid recommendation systems that integrate content and collaborative recommendation systems have been proposed in the literature. In this thesis, content-based, collaborative and hybrid TV movie recommendation methods are proposed and evaluated. In the content-based recommendation system as the content for a movie, we use information such as movie actor, producer, genre and also words obtained from the movie summaries. In addition to these fields, computed (implicit) ratings which users give to the movies are used in the content-based system. Another recommendation method used in this work is the collaborative filtering method. Collaborative filtering method uses only users? ratings for movies. In this project, we also propose a hybrid movie recommendation system which uses a linear combination of recommendations proposed by the content-based and collaborative filtering methods. Recommendation systems need user ratings. However, for the TV recommendation problem, we do not have explicit ratings from the users. In this thesis, we used the implicit ratings of the movies, which are generated as the percentage of the movie watched by the user over all presentations of the movie. Therefore if a user watched a movie multiple times or different parts in different sessions, the implict rating reflects that. Another contribution of the thesis is the use of different performance evaluation criteria for TV movie recommendation. We evaluate performance of the movie recommendation system by using four evaluation measures. Two of them are the well known information retrieval performance measurements precision and recall. Precision is determined in our system as the number of movies watched by the user in top 10 recommendations divided by 10. High precision means system hits many correct movies in the top 10 recommendation. If a user has watched a lot of content, his/her precision is naturally high. Recall solves this problem since it divides the top 10 hits by the number of movies user u watched in the test set. In addition, two other performance evaluation measures are developed in this thesis: normalized precision and rating weighted normalized precision. Precision gets higher as the number of movies that a user watched in the test set increases and it also gets higher as the number of movies in the test set decreases. Normalized precision takes into account the number of the movies in the test set. Ratio of the number of movies watched by a user and the number of movies in the test set can be used as a normalization term for each user. Normalized precision is precision normalized by this ratio. This ratio is proportional to how much better a recommendation is compared to a uniform random recommendation system to a user who watches movies uniformly random. A recommendation system which recommends movies watched by the user with high ratings is more preferable to another system that recommends the same number of watched movies with low ratings. Rating weighted normalized precision (RWNP) performance measure takes into account the users ratings for the test movies. It is computed as the sum of the ratings of the watched movies in the top 10 recommendations and divided by the ratio of the number of movies that are watched by the user in the test set and the total number of the movies in the test set. The content-based recommendation system uses actor, genre, director and keyword features of movies watched by a user. In the feature extraction phase, first of all a movie-feature matrix which contains the features of all movies in the training set, is created. For a particular user, an existing feature in a watched movie is scaled by the implicit rating for that movie and the sum of the user?s weights for the movie?s features divided by the number of movies that the user watched in the training set gives the weight of a feature for that user. These features are reference features for the recommendation of the test set movies. If a feature weight for a user is greater than the other feature weights it means that the user gives more importance to this feature than the others. This feature weight computation is done separately for four different feature sets: actor, genre, director and keyword. In the test set when movie i will be recommended to the user u, firstly features of the movie i are extracted. Assume that actor feature set is chosen, which actor features movie i contains and whether user u watched such a movie which contains one of these actor features is investigated. If user u watched a movie which contains the actors of the movie i in the training set, then user u rating for movie i is determined by summation of the actor features weights of the user u. While generating ratings according to actor feature set, since usually movies have more than one actor, all available feature weights are summed. On the other hand, according to the director feature set generally there is one director for each movie, so user weights for director features are used directly as ratings for movies. It is observed that ratings generated using the director feature set are more successful than the others, while the genre feature set is also quite successful. Content-based recommendations for each feature set are also combined using three different strategies. Before combination, all generated ratings are normalized to 0-1 range using min-max normalization. In the first combination scheme, different feature sets? ratings are summed directly to generate a new rating for a user to a movie. The second combination scheme takes a weighted sum of the ratings for each feature set. The weight of a feature set is determined as the exponential of the negative mean absolute training set error between the actual ratings and the predicted ratings for that feature set. Weighted sum combination gives better results than sum. The third strategy aims to use the feature set which is likely to be the most successful for a particular user. The feature set with the minimum mean absolute training error for the user is chosen as the feature set to be used for test recommendations. In collaborative filtering, generally explicit feedback recommendation methods where users rank movies explicitly such as likes or dislikes or using scores, are used. However, in TV program recommendation problem, as in many other areas, it is difficult to request the explicit ratings from the user for the programs. Instead of ratings, there is information on how long the user watched an item. For such problems, instead of explicit recommendation methods, implicit methods should be used. In this work, we process the time durations for which users watch the programs to obtain implicit ratings and similar to prior work of others use these ratings for implicit recommendation. The user-movie matrix, which contains the users? ratings for movies can be used to assess similarities between users and movies and hence, for example, movies liked by users similar to the current user can be recommended. However, the user-movie matrix is a very sparse matrix and most user-user and item-item similarities may happen to be just zero. Matrix factorization techniques are used to represent each movie and user in a small number of reduced dimensions where user-item similarities are as close as possible to the ratings given in the training set. We first use the implicit computed ratings as if they are explicit ratings and use explicit matrix factorization methods. While learning the matrix factors, we introduce adaptive learning rate to speed up the learning and we also introduce user/item adaptive regularization. We also use implicit matrix factorization and compare it with the other recommendation methods. Since matrix factorization is a costly procedure which involves many parameters, we also used count based collaborative filtering to measure user-user similarities. In this method when movie i will be recommended to the user u, first the set of users who watched movie i in the training set is obtained. For each of these users, the count of movies liked by user u and that user is used as a similarity between the users. Count based collaborative filtering predicts ratings as the similarity weighted ratings of the users similar to user u for movie i.. In this thesis, we propose two hybrid movie recommendation systems by combining content-based and collaborative recommendation system ratings linearly. The first hybrid system HybridCommonMovie is obtained by combining content-based system and count based collaborative filtering system. The second one HybridMF is generated by combining content-based system and matrix factorization based collaborative filtering system. A weight parameter is used to adjust the contribution of the methods in the linear combination. Experiments were performed to assess the performance of the recommendation algorithms for thirteen months of data. Among all the methods experimented with, the best results are obtained with the HybridCommonMovie systems. For this recommendation system, averaged over all users, precision, recall, normalized precision and rating weighted normalized precision results are better than the other recommendation systems. HybridCommonMovie method also is the method which has the smallest number of parameters that need to be adjusted for different datasets, therefore is the preferred recommendation method for the TV recommendation dataset used in this thesis.
-
ÖgeHiyerarşik, arama yapılabilen, güvenli ve kalıcı yayınla / abone yazılım çatısı(Bilişim Enstitüsü, ) Çelik, Pınar Osanmaz ; Erdoğan, Nadia ; 371508 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceJava Message Service(JMS) , Web Service Eventing and Notification (WSE&N) gibi dağıtık yayınlama/abonelik (distributed publish/subscribe) sistemleri kuyruklama (queueing), yayınlama (publishing) ve abonelik (subscribing) gibi temel servisler geliştiricilere sağlamaktadır. Ancak doğrulama (authentication), yetkilendirme (authorization), kalıcılık (persistence), hiyerarşi (hierarcy) ve keşif (discovery) konularında ne JMS ne de WSE&N herhangi bir destek sağlamamaktadır. Bu servisleri tamamen geliştirmek ya da geliştirilmiş kütüphaneleri kullanarak bu işlevleri gerçekleştirmek geliştiricilerin görevi olarak addedilmektedir. Söz konusu servislerde dağıtık yayınlama/abonelik sistemlerinin karmaşık yapısı ve çok sayıda işlevin bir arada uyumlu bir biçimde çalışma zorunluluğu nedeniyle makul bir sürede hatasız yazılım geliştirme son derece zordur. Bu çalışmada JMS `in sağladığı olanaklara ek olarak doğrulama, yetkilendirme, kalıcılık, hiyerarşi ve keşif hizmetlerini içerisinde barındıran, tak çalıştır yöntemiyle geliştiricilerin kullanabileceği ek bir ara yazılım çerçevesi tasarlanmış ve gerçeklenmiştir. Yazılım çerçevesinin kullanımın örneklendirmek ve işlevlerini sınamak için örnek bir uygulamayı da ayrıca geliştirilmiştir.
-
ÖgeHizalama Ve Sıkıştırma Tabanlı Protein Fonksiyon Öngörüsünde İkinciliyapının Katkısı(Bilişim Enstitüsü, ) Filiz, Aslı ; Çataltepe, Zehra ; 387982 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceProtein fonksiyon öngörüsü, biyoinformatikteki en önemli ve zor problemlerden biridir. Amino asit dizisine ek olarak öngörülmüş veya gerçek ikincil yapı, protein fonksiyon öngörüsü için sıklıkla kullanılmıştır. Fonksiyon öngörüsü için genellikle amino asit ve ikincil yapı dizileri kullanılarak hesaplanan hizalama puanları kullanılır. En çok kullanılan hizalama algoritmalarından biri, uzak proteinlerin benzerliklerini saptamak için çok uygun bir yerel hizalama algoritması olan Smith-Waterman hizalamasıdır. Normalize sıkıştırma uzaklığı (NCD), proteinlerde olduğu kadar müzik, metin, resim, istenmeyen e-posta filtreleme ve hatta fizik gibi alanlarda da kullanılabilen bir diğer uzaklık ölçütüdür. Smith-Waterman hizalama puanları ve NCD fonksiyon öngörüsünde kullanılmış ve NCD'nin tek başına hizalamadan daha kötü performans gösterdiğini, ancak NCD ve hizalama puanlarının birleşiminin her iki ölçütten de daha başarılı olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada, her ikisi de amino asit dizisine ek olarak ikincil yapıyı da içeren Smith-Waterman ve NCD ölçütlerinin birleşiminden yeni bir ölçüt elde edilerek fonksiyon öngörüsünde ikincil yapıdan da faydalanılmıştır. Deneyler sonucunda, ikincil yapının katkısının hem Smith-Waterman hem de NCD ile yapılan öngörülerde iyileşme sağladığı görülmüştür. Birleştirilmiş ölçüt ile yapılan sınıflandırmanın performansı yalnızca NCD puanları ile yapılan sınıflandırmadan daha başarılı olurken, yalnızca Smith-Waterman puanları ile yapılan sınıflandırma her ikisinden daha başarılı olmuştur. Smith-Waterman hizalama puanları ile yapılan sınıflandırma aynı zamanda, hem bir amino asit için hem birincil hem de ikincil yapıyı belirten bileşik bir gösterim üzerinden hesaplanan NCD puanları ile yapılan sınıflandırmadan, hem de bütün Smith-Waterman ve NCD puanlarını içeren nitelik vektörleri ile yapılan sınıflandırmadan daha başarılı sonuç vermiştir.
-
ÖgeIeee 802.16 Erişim Terminalleri İçin Sıradüzensel Kanal Duyarlı Çizelgeleyici(Bilişim Enstitüsü, ) Yurdakul, Zeynep ; Oktuğ, Sema ; 371535 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceBu tez, IEEE 802.16 erişim terminalleri için, hem SNR (Signal to Noise) değişikliklerini dikkate alarak bantgenişliğini etkin kullanımını sağlayan, hem de hizmet niteliği (QoS) gereksinimlerine dayalı olarak farklı trafik sınıfları için farklılaştırırılmış hizmet sağlayan, sıradüzensel kanal duyarlı bir çizelgeleyici önermektedir. Hizmet sınıfları arası çizelgeleme için RED (Random Early Detection) tabanlı bir Ağırlıklı Adil Öncelikli Kuyruklama (WFPQ) algoritması önerilirken, sınıf içi çizelgeleme için kanal duyarlı bir çizelgeleyici önerilmiştir. Hizmet sınıflarının ağırlıkları her hizmet sınıfının Hizmet Niteliği (QoS) gereksinimlerine dayalı olarak değişmektedir. Abonelerin ağırlıkları ise kanal niteliği ve bantgenişliği isteklerine göre belirlenmektedir. Önerilen çizelgeleyici ns-2 ile gerçeklenmiştir. Simülasyon sonuçları, sistemde iletilen toplam veri miktarının, daha düşük öncelikli hizmet sınıflarının bantgenişliği yokedilmeden, arttığını göstermektedir.
-
ÖgeManhattan Street Network Ve Shufflenet Kullanarak Optik Ağlar İçin Sanal Topoloji Tasarımı(Bilişim Enstitüsü, ) Uslu, Burak ; Oktuğ, Sema ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer Science
-
ÖgeMobil Aygıtlar Üzerinde Kişiselleştirilmiş Reklam İçin Etmen Tabanlı Çerçeve Tasarımı(Bilişim Enstitüsü, ) Şahin, Resul ; Erdoğan, Nadia ; 371568 ; Bilgisayar Bilimleri ; Computer ScienceGünümüz dünyasında mobil aygıtlar günlük hayatın vazgeçilmez parçalarından biri olmuştur. Bu vazgeçilmez cihazlar yardımıyla iletişim gereksinimlerimizin karşılanması yanında günlük hayatımızı kolaylaştıran bir çok özelliğe sahip oluyoruz. Bunlar internete erişim, toplantıların düzenlenmesi, konum bilgisi ve bellirli bir amaça yönelik uygulamalar olarak sıralanabilir. Bir ürünün veya hizmetin tanıtımı reklamlar aracılığıyla yapılır. Yapılan reklamlar yardımıyla müşteri adayları ürünler veya hizmetler hakkında bilgi sahibi olurlar. Kurumsallaşmanın ve markalaşmanın giderek önem kazandığı günümüzde firmaların reklama daha fazla önem vermelerini doğurmuştur. Fakat, halen reklam geri dönüş oranları düşüktür. Çünkü, reklamların yayınlanmasında kullanılan yaklaşımlar ve araçlar, reklamların hedef kitleye tam anlamıyla ulaştırılmasını sağlamaktan uzaktır. Çoğu zaman firmalar, iletişim bilgilerini aldıkları müşterilerinin tümüne SMS veya e-posta yoluyla reklamlarını ulaştırmaktalar. Bu durum, reklam maliyetini artırdığı gibi müşteriler açısından ise sürekli bir reklam bombardımanına maruz kalmayı doğurmuştur. Bu araştırmada, mobil aygıtlar üzerinde etmen tabanlı bir çerçeve geliştirilerek kişiselleştirilebilir bir reklam servisi gerçeklenmiştir. Böylece, kişiler sadece ilgilendikleri ürünler veya hizmetler hakkında bilgilendirilecektir. Bu sayede, ilgilenilmeyen reklamların alınması önlenerek kişinin zamanı korunacak ve alınmış olan reklamlara karşı farkındalık ise artırılacaktır. Reklam verenler açısından ise tasarlanan çerçeve ile reklamlar daha düşük maliyet ile hedef kitleye ulaştırılacaktır. Mobil reklamcılıkta başarı oranını artırmak için kullanıcının tercihlerine uygun reklamların gösterilmesi gerekmektedir. Bu süreç iki ana parçadan oluşmaktadır. İlk olarak, kullanıcı tercihlerini reklam domain bilgilerini(kampanya başlangıç/bitiş tarihi, indirim oranı, vb. ) de kullanarak ifade edilmesidir. İkinci olarak, tüm reklamlar arasından kullanıcı tercihlerine uygun olanlarının belirlenmesi gerekmektedir. Fakat, bu süreç oldukça dinamik bir yapı arz etmektedir. Çünkü her bir kullanıcının ilgilendiği reklamlar farklıdır. Ayrıca, reklamlar metin tabanlı olduğu için kullanıcı tarafından ayrı ayrı okunup değerlendirilmelidir. Dolayısıyla bu süreç reklam verenler açısından hedef odaklı olmaktan uzak olduğu gibi, kullanıcılar için ise vakit alan bir aktivitedir. Bu çalışmada kişiye özel reklamların belirlenebilmesi için etmen tabanlı bir çerceve geliştirilmiştir. Böylelikle, reklam verenler için hedef odaklı, kullanıcılar için ise vakit kazandıran bir model sunulmuştur. Her bir reklam, belirli bir ürüne veya hizmete ait olacağından reklamlar arasında bir standardizasyon yapmak mümkün olmayacaktır. O halde yapılması gereken reklamin ait olduğu ürün/hizmet alanının kavramsal modelini çıkarmaktır. Bir kere çıkartılacak olan bu kavramsal model bu alan(domain) ile ilgili tüm reklamlarda kullanılabilinecektir. Böylece, metin tabanlı reklamlar içerisinde kavramsal model kullanılarak daha hızlı ve hedef odaklı filitreleme yapılabilinecektir. Çoğu reklam filtreleme çalışmalarında metin tabanlı olan bilgi filtreleme yaklaşımları kullanılmaktadır. Ama bu çalışmada semantic web ile ortaya çıkan ontology yaklaşımı kullanılarak filtreleme yapılacaktır. Araştırmada tasarlanan çerçeve güncel teknolojiler kullanılarak gerçeklenmiş ve test edilmiştir. Geliştirilen sistem Uzman (Expert) Sistemler ve Etmen (Agent) Sistemlerin yaklaşımlarını bir arada kullanmaktadır. Sistem Android işletim sistemine sahip mobil cihazlar üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen sistem sayesinde mobil cihaz sahipleri, tercihlerini kural tabanlı olarak değerlendirip uygun reklamları kendilerine sunan bir hizmete kavuşmuş oluyorlar. Böylece kullanıcılar kendileri için daha doğru reklamlara hızlı bir şekilde erişebilirler. Ayrıca, sistem kullanıcıların reklamlar arasında kaybolmasını önleyerek hem kullanıcıların zamanını hem de internet bant genişliğini korumaktadır.