K.k. Mesaj İşleme Ve Sınıflandırma Uzman Sistemi

Abstract

Bu çalışmanın amacı K.K.K kapalı alan ağında (KaraNet) çalışacak, bütün çalışanlarının dilek ve temennilerini bir elektronik form yardımıyla alarak içinde geçen anahtar kelimelere göre sınıflandırıp ilgili şubeye yönlendirecek bir uzman sistem tasarlamaktır. Bu çalışmada uzman sistemlerin çıkarım mekanizmalarından ileri zincir yapısı kullanılmıştır. Veri tabanından alınan anahtar kelimeler, mesaj metni içerisinde aranmakta sonuçta bulunan değer, o kelimenin ağırlığı ile çarpılıp bir diziye atılmaktadır. Bütün anahtar kelimeler için aynı işlem yapıldıktan sonra, sonuçta bu dizi elemanları karşılaştırılarak en yüksek ağırlıklı değere sahip olan anahtar kelimenin ilgili olduğu şube, mesajın sahibi olarak işaretlenmektedir. Anahtar kelimelerin eşitliği durumunda, eşit olan bütün şubelere mesaj yönlendirilerek o şubelerin karar vermesi sağlanmıştır. Hiç anahtar kelime eşitlenememesi durumunda, mesaj sahibi olarak varsayılan şube “Personel Danışma Mrk.” dir. Bu uygulama web tabanlı olarak tasarlanmış olup tarayıcı bağımsız çalışacak şekilde dizayn edilmiştir. Çıkarım mekanizması JavaScript kodunda yazılmıştır. Veri tabanı olarak MS-Access veri tabanı kullanılmıştır. Kullanıcı ara yüzündeki bütün mönü elemanları veri tabanından alındığından şube isimleri ve anahtar kelimeler değiştirilerek başka bir alanda da kullanılabilir. Her uzman sistem gibi bu uzman sistemin de başlangıçta veri tabanını geliştirmeye ve öğrenmeye ihtiyacı vardır. Bu süreçte bir insan uzman ile birlikte paralel çalışması gerekmektedir.Geliştirilmeye ihtiyacı olan kısım, anahtar kelimelerin ağırlıklarının belirlenmesidir.

The goal of this study is to project an expert system which runs at Turkish Armed Forces’ Local Area Network that takes all the messages from the employees by the help of an electronic form and decides to point the department which will be the owner of the message by looking the keywords in it. In this study forward chaining which is the inference mechanism of the expert systems was used. The keywords which are taken from database are searched inside the message and the match which is found is multiplied by the weight of the keyword and is written in an array. After same process is repeated for all the keywords the elements of the array are compared and the highest-weighted keyword’s department is chosen to be the owner of the message. In case of equality of the weighted keywords all the departments that are pointed by keywords will be the owner of the message. If there is no match for any keyword then the default owner of the message will be “Personel Danışma Mrk.”. This application was constructed as web-based and can run browser free. The inference engine is based on “Java Scripts”. The database is MS-Access database. Due to all the menu elements of the user interface are driven from database by changing the names of the departments and the keywords it can be used in different fields. As all the expert systems, at the beginning it needs to improve database and needs to learn. In this period it needs to work along with a human expert. The section which needs to be improved is to designate the weights of the keywords.