Metin Madenciliği

Sadece eğitimi değil, aynı zamanda toplumların yapısını da tamamen
dönüştürecek olağanüstü bir devrimin eşiğindeyiz. Dijital inovasyon,
yapay zeka ve sürükleyici teknolojiler tarafından yönlendirilen bu
devrim, insanın potansiyelini ve öğrenme şeklini yeniden tanımlamayı
vaat ediyor. Geleceğin eğitim sistemleri, yapay zeka destekli dijital
teknolojilerdeki hızlı ilerlemelerden derinden etkilenerek şu anda
tahmin bile etmekte zorlanacağımız bir tarafa doğru gidiyor. Artık
sınıf duvarları ya da ders materyalleri ile sınırlandırılmayan bir eğitim
ortamı hayal edin. Öğrencilerin ihtiyaçlarına sezgisel olarak uyum
sağlayan, gerçek zamanlı rehberlik, özelleştirilmiş içerik ve son
teknolojilerle desteklenen benzersiz öğrenme deneyimleri sunan
sınıflar bunlar. Bu sınıflar öğrencilere aracı olmadan bilgiyle doğrudan
etkileşime imkanı sunacaklar. Eğitim kişiselleşecek ve her öğrencinin
kendine özgü yeteneklerine, öğrenme stillerine, hızına ve ilgi
alanlarına uyum sağlayabilen bir yapıya sahip olacak. Bu yeni eğitim
sisteminde eğitimcilerin ve öğrencilerin rolleri de büyük değişikliğe
uğrayacak. Öğretmenler sadece bilgi aktaran kişiler olmaktan çıkıp
rehberler haline gelecek ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleriyle
öğrencileri destekleyecekler. Öğrenciler ise sadece bilgiyi ezberlemek
yerine dijital teknolojileri kullanarak sorgulayan, araştıran, keşfeden
ve bilgiler arasında anlamlı ilişkiler kuran proaktif öğrenciler
olacaklar. Aynı zamanda doğru cevaplar veren öğrenciler olmak
yerine, içgörülü, birbiriyle bağlantılı sorular sorabilen ve kendi
öğrenme yolculuklarını yönlendirebilen bireyler haline geleceklerdir.
Benzeri görülmemiş bir çağın eşiğinde dururken, insan kapasitesi ve
yapay zeka arasındaki sınırlar ortadan kalkıyor. Aynı anda hem
heyecan verici hem de tedirgin edici bir gelecek şekilleniyor. Ancak
bu heyecan verici olasılıkların yanı sıra derin belirsizliklerin de
üstesinden gelmemiz gerekiyor. Bazı temel sorularla karşı karşıyayız:
“Bu teknolojiler, insan olmanın ne anlama geldiğini yeniden
tanımlayacak mı?”, “Dijital araçların olağanüstü gücüne karşı
etik ve adil erişim nasıl sağlayabiliriz?” ve belki de en ilginç ve zor
soru; “Yapay zeka asistanımız olmaktan çıkıp eşitimiz, hatta
üstünümüz olmaya doğru ilerlerken bizi ne gibi beklenmedik
sonuçlar bekliyor?”
Bu kitap amacı, eğitimcilere, politika yapıcılarına, araştırmacılara ve
eğitimin geleceğine yatırım yapan herkese kaynak bir kitap olmasıdır.
Hem bir yol haritası hem de bir ilham kaynağı olacağını umut ettiğim
bu kitap, bizi yarının eğitim sistemlerini hayal etmeye ve yeni eğitim
sistemleri içinde aktif olarak yer almaya davet ediyor. Eğitimin her
bireyi güçlendirdiği, onları sadece uyum sağlamaya değil, gelişmeye
de hazırladığı bir geleceği birlikte şekillendirelim.
Eğitimin geleceği bugünden başlıyor !!!

Kitap, II. Muhasebe Arama Konferansı’nın (26–28 Ekim 2024, Eskişehir) çıktılarından hareketle hazırlanmış ve yapay zekânın muhasebe eğitiminde nasıl kullanılabileceğini çok boyutlu bir perspektifle ele almıştır. Dijitalleşmenin hız kazandığı günümüzde, Z ve Alfa kuşaklarının öğrenme beklentilerinin değiştiği vurgulanmakta; muhasebe gibi dinamik bir disiplinde bu dönüşüme uyum sağlamanın artık bir zorunluluk olduğu ifade edilmektedir.

Eserin temel amacı, yapay zekâ teknolojilerinin muhasebe öğretiminde etkili, etik ve sürdürülebilir biçimde nasıl entegre edilebileceğini göstermek ve bu alanda somut çözüm önerileri sunmaktır. Kitapta yapay zekâ entegrasyonu dört ana eksende ele alınmaktadır: öğretim materyali hazırlama, kişiselleştirilmiş öğrenme yolları, geri bildirim ve değerlendirme süreçleri ile yönetimsel işlevlerin desteklenmesi.

Konferansın arama yöntemiyle gerçekleştirilen oturumlarında, katılımcılar otomatik değerlendirme sistemlerinden veri güvenliğine, erişilebilirlikten kişiselleştirilmiş öğrenmeye kadar geniş bir yelpazede öneriler geliştirmiştir. Bu öneriler yalnızca bugünün ihtiyaçlarına değil, yarının muhasebe eğitimine de ışık tutmaktadır.

Kitap, Türkiye bağlamında yapay zekâ ve muhasebe eğitimini bir arada ele alan ilk kapsamlı referans olma özelliğini taşır. YZ’yi yalnızca teknik bir araç değil, pedagojik bir ortak ve stratejik bir kaldıraç olarak konumlandırır. Uluslararası iyi uygulamalarla Türkiye’deki deneyimi birleştirerek literatüre önemli bir katkı sunar.

Sonuç olarak, kitap muhasebe eğitiminin geleceğini yapay zekâ teknolojilerinin rehberliğinde yeniden kurgulamak için eğitimciler, akademisyenler ve politika yapıcılar için kapsamlı bir yol haritası niteliği taşımaktadır. Etkin, adil ve yenilikçi bir muhasebe eğitiminin ancak disiplinler arası etkileşim, kolektif akıl ve etik duyarlılıkla mümkün olabileceği vurgulanmaktadır.

Sevgili okuyucu, Bugün elimizde tuttuğumuz bu kitap, sadece bir kılavuz değil; aynı zamanda yapay zeka ile kurduğumuz ilişkiyi yeniden tanımlayan bir yolculuğun başlangıcı. Adım atmaya hazırlandığımız bu dünya, ChatGPT gibi üretken yapay zeka modellerinin hayatımızın her alanına sızdığı, potansiyelleriyle bizleri büyülediği bir çağın kapılarını aralıyor. Yapay zeka artık bir fütüristik hayal değil, aksine günlük rutinlerimizin, iş stratejilerimizin ve yaratıcı süreçlerimizin ayrılmaz bir parçası. Ancak bu güçlü araçları gerçekten verimli kullanabilmek, onlarla doğru bir iletişim kurabilmekten geçiyor. İşte tam da bu noktada, "promptlar" devreye giriyor. Promptlar, yapay zeka ile aramızdaki köprü, onunla konuşma ve ondan tam olarak istediğimiz çıktıyı alabilme sanatıdır. Bu kitap, yapay zeka eğitimleri, ChatGPT, Google Gemini ve kurumsal yapay zeka eğitimleri konusunda edindiğim deneyimlerle harmanlanmış bir rehber niteliğindedir. Ayrıca dijital pazarlama ve sosyal medya eğitimlerinde edindiğim içerik oluşturma ve iletişim stratejilerini de bu sayfalara yansıttım. Bu kitapla amacım, yapay zekaya henüz merhaba diyenlerden, onu işlerinde aktif olarak kullanan profesyonellere kadar her seviyeden kullanıcıya hitap etmek. İçinde sadece teorik bilgiler değil, aynı zamanda yüzlerce uygulamalı örnek prompt, pratik ipuçları ve gerçek dünya senaryolarıyla zenginleştirilmiş bir içerik bulacaksınız. "İyi bir prompt nasıl yazılır?", "Yaratıcılığınızı nasıl tetiklersiniz?", "İş süreçlerinizi yapay zeka ile nasıl optimize edersiniz?" gibi soruların yanıtlarını, karmaşık teknik detaylara boğulmadan, sade ve anlaşılır bir dille keşfedeceğiz. Unutmayın, yapay zeka bir sihir değildir; o, bizim ona ne kadar iyi rehberlik ettiğimize bağlı olarak potansiyelini ortaya koyan bir araçtır. Bu kitap, o rehberliği en etkili şekilde yapmanız için size bir yol haritası sunuyor. Sayfaları çevirdikçe, ChatGPT'nin sadece bir sohbet robotu olmadığını, aynı zamanda bir asistan, bir beyin fırtınası ortağı, bir içerik yaratıcısı ve hatta bir stratejist olabileceğini göreceksiniz. Hazırsanız, yapay zeka ile iletişim kurma sanatında ustalaşmaya başlayalım ve dijital dünyanın bu yeni dilini birlikte konuşmayı öğrenelim. Keyifli okumalar dilerim.

Günümüzde endüstriyel otomasyon uygulamalarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı yapay zeka çözümleri üretime dahil olmuştur. Bu çözümler, üretimi doğrudan kontrol edebilmekte ve üretimin planlamasını kendi kendine yapabilmektedir. Planlama aşamasının otomatik yapılabileceği alanlardan bir tanesi de montaj hatlarıdır. Montaj hatları, ürünlerin parçalarının sistematik bir şekilde birleştirildiği üretim hatlarıdır. Montaj hatlarının, gelen taleplerin miktarı veya çeşidine göre yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Düzenleme sürecinde, montaj hattı dengeleme problemiyle karşılaşırız. Bu çalışmada montaj hattı dengeleme problemi için stokastik arama yöntemlerinden genetik algoritmaların kullanımında yeni bir çaprazlama ve mutasyon yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemin bulduğu sonuçlar, istasyon bazlı görev dağıtımında kullanılan bir yerel arama prosedürüyle güçlendirilmiştir. Geliştirilen algoritmalar Python programlama dili ile kodlanmış ve bir montaj hattı üzerinden test edilmiştir. Genetik algoritmaların kullanıldığı deneylerde hat etkinliğinde %1-1.5 artışa rastlanmıştır. Yerel arama prosödürüyle yapılan deneylerde %0.1-0.2 arası artış gözlenmiştir.

Identifying Web search session patterns using cluster analysis: A comparison of three search environments. Journal of'the American Society for Information Science and Technology, 60(5): 896-910. cgi-bin/fulltext/ 121675939/PDFSTART Öz Kullanıcıların daha etkin kullanabileceği erişim sistemleri tasarlamak için bilgi arama modellerinin incelenmesi önemlidir. Bu amaçla bilgi erişim sistemleri işlem kayıtları üzerinde oturum bazlı kümeleme çalışmaları yapılmış fakat farklı türdeki ortamlarda birbirine uyumlu grupların oluşup oluşmadığı ile ilgili karşılaştırma yapılmamıştır. Bu çalışmada üç farklı türdeki1 Web tabanlı bilgi erişim sistemini temsil eden işlem kayıtları üzerinde kümeleme tekniği kullanılarak arama oturum modellerini incelemişlerdir. Sonuçlar arama davranışlarının oturum karakteristiklerine dayanan belirgin gruplar halinde kümelenebildiğini ve farklı sistemler olsa da benzerlik gösterdiğini ortaya çıkarmıştır Oturum bazlı analizler kullanıcı arama davranışlarının anlaşılması için önemlidir, sistem tasarımcılarının çeşitli kullanıcı gruplarının ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilecek sistemler geliştirmesine yardımcı olabilir. Anahtar Sözcükler: Bilgi erişim; kümeleme; oturum bazlı analizler; oturum karakteristikleri.

Son yıllarda, farklı konular için sunulan dijital bilgi kaynaklarının sayısı aşırı miktarda artmaktadır. Bu dijital bilgi kaynaklarına erişim desteği sunan sistemlerin birçoğu tarama, arama ve bilgi geri kazanımı araçlarına odaklanmıştır. Sayısal kütüphaneler, elektronik kitaplıklar ve Web sayfaları, bilgi erişimini iyileştirmek, belge koleksiyonlarını farklı anahtar kriterlere göre hiyerarşik olarak oluşturmak ve düzenlemek için yeni birçok açılım sunmaktadır. Farklı arama araçları, bilgi erişim teknikleri kullanılarak erişilebilen belgeleri düzenlemek, endekslemek ve özetlemek için yazılım tabanlı hizmetleri kullanarak daha kapsamlı bir doküman kapsamı sunulabilmektedir. Dijital kütüphanelerdeki arama mekanizmalarına uygulanan teknolojiler, doküman koleksiyonlarını yönetmek, anlamlı veri çıkarmak ve doküman ilişkilerinin belirlenmesi için farklı yöntem ve teknolojilerin kullanımını zorunlu kılmıştır. Özellikle belgeler arasındaki ilişki ne biçimleri ne de türleri ile açıkça tanıml...

Özet Bilgi toplumuna dönüşüm yolunda birbiri ile entegre, etkin, şeffaf ve basitleştirilmiş iş süreçlerine sahip bir devlet yapısının oluşturulması temel ilkedir. Bu doğrultuda, gerek merkezi kurum ve kuruluşları, gerekse yerel yönetimleri içerecek şekilde, kamunun kendi içinde birlikte çalışabilirliğinin sağlanması ve gerekli esas ve standartların belirlenmesi büyük önem arz etmektedir. Bu bağlamda sosyal ağ analizi etkili bir araçtır. Bu çalışmada, sosyal ağ analizi yöntemiyle Türkiye'de çok başlı örgütsel yapıda gerçekleşen ve hem kamu hem de özel sektörce oldukça yoğun bir biçimde kullanılan konumsal veri alışverişi incelenmiştir. Afyonkarahisar ili Merkez ilçede yapılan sayısal ve görsel analizlerle "Konumsal veriye ilişkin çalışmalarda en çok hangi kurumun ilgili olduğu, konumsal veri ile ilgili bilgilerin elde ediminde en çok hangi kurumla işbirliği yapıldığı, kurumlardan en çok hangisinin bilindiği, gibi soruların yanıtları bulunmaya çalışılmıştır. Sonuç olarak konu...

İletişim teknolojileri toplumsal belleğin gelecek kuşaklara aktarılmasındaki en önemli araçlardandır. Basılı, görsel ve sesli mecraların gelişmesiyle, medyanın toplumsal bellek inşasındaki rolü artmıştır. Gazete, sinema, televizyon ve fotoğraf/video gibi teknolojilerin geçmişin yeniden inşası üzerindeki etkisini inceleyen önemli bir literatür oluşmuştur. Dijitalleşme süreciyle internet hem bireysel hem de kolektif hatırlama ve unutma süreçlerini keskin bir şekilde değiştirmiştir. Aynı zamanda müze, sanat galerisi, arşiv, kütüphane ve üniversite gibi kültür taşıyıcısı kurumlar faaliyetlerini dijitale taşımak için yoğun çaba sarf etmektedir. Bu araştırmanın konusu dünyanın önemli kültür miraslarından biri olan ve Ilısu Barajı suları altında kalarak yok olmaması için 2007-2020 yılları arasında bir toplumsal harekete dönüşen Hasankeyf'tir. Araştırmada toplamda 70 bine yakın bir veri üzerinde çalışıldığı için çok katmanlı analizler yapılmıştır. Bu nedenle üç ana amacı ve ayrıca alt amaçları vardır. Araştırmanın birincil amacı, Hasankeyf'in yok oluşuyla alakalı kamuoyunun Twitter'da dile getirdiği söylemleri ve karşı çıkış argümanlarını belirleyerek yıllardır devam eden bir toplumsal hareketin dijital belleğini açığa çıkarabilmektir. Araştırmanın ikincil amacı yerel, yaygın ve yabancı medyanın Hasankeyf'i haberleştirme oranlarını ve gelişmeleri hangi çerçeveden sunduklarını belirlemektir. Araştırmanın üçüncül amacı kamuoyunun ve resmi kurumların olayla ilgili bakış açılarının ve söylemlerinin farklılaşıp farklılaşmadığını ve farklılaştıysa ne yönde olduğunu açığa çıkarmaktır. Araştırmada metin madenciliği yöntemi kullanılmıştır. Hasankeyf'in sular altında kalmadan önceki son ayı, sular altında kaldığı ay ve sular altında kaldıktan bir yıl sonraki aynı ayda Twitter'dan veri çekilmiştir. Çekilen veriler üzerinde ön işlemler yapıldıktan sonra NVivo 12'de analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda kamuoyunun Hasankeyf'in sular altında kalmasına şiddetle karşı çıktığı anlaşılmıştır. Kamuoyunun iki temel argümanı; kültürel belleğin yok olma tehlikesi ve yaşanacak çevresel yıkımdır. Hasankeyf'te yaşanan toplumsal sorunlara bakış açısında kamuoyu ve resmi kurumların söylemlerinin oldukça farklı olduğu anlaşılmıştır. Hem yerel hem yaygın hem de yabancı medyanın paylaştığı haberlerde konuyu ele alma, başlık ve görsel seçimlerinin oldukça benzer olduğu anlaşılmıştır. Öte yandan yaygın ve yabancı medya sorunu daha genel bir çerçeveden sunmuştur. Dünyada yükselen bir iklim krizi varken ekolojik bir alanın yok edilmesi, önemli bir kültür mirasının tahrip edilmesi ve kamuoyu tepkilerinin politikacılar tarafından dikkate alınmaması haberlerde öne çıkarılmıştır. Ancak yerel gazetelerde özellikle bölge insanıyla yapılan röportajlar ve yeni Hasankeyf'in mevcut sorunlarının daha çok haberleştirildiği gözlenmiştir.

The rapid increase in the prevalence and usage of internet access has influenced the development of the e-
commerce sector and online marketplaces, leading companies to venture and invest in these areas. Entrepreneur
firms have started to actively use and manage social media channels for the success of commercial activities in
the online market. The comments and posts made by customers and company followers were followed and tried
to be turned into meaningful data. In this process, different methods and technologies have started to be used for
data processing. These technological software, which will contribute to the interpretation of unstructured text
blocks, are tools that facilitate the detection of the same context and similarities between texts. In this study,
which was prepared for the development of marketplaces, Twitter users' comment tweets for marketplace
platforms were obtained with API tools developed for Twitter and tried to be interpreted with sentiment analysis
methods. After sentiment analysis, mood classifications such as joyful, happy, etc. were obtained from user data
comments. In the content of the study, it is aimed to make sense of social media-based customer comments for
digital marketplaces through analysis processes and to contribute to customer relationship management.

Bu çalışma, Transformer mimarisinin giriş katmanlarının matematiksel temellerine odaklanmaktadır. Giriş katmanları, ham veriyi modelin işleyebilecegi anlamlı bir forma dönüştürmek için kritik bir rol oynar. Bu baglamda, tokenizasyon, embedding ve positional encoding süreçleri detaylışekilde incelenmiştir. Tokenizasyon aşamasında, ham veri belirli kurallara göre anlamlı birimlere ayrılmış, ardından bu birimler sayısal bir forma dönüştürülerek model için uygun bir giriş dizisi oluşturulmuştur. Embedding aşamasında, bu sayısal temsiller yüksek boyutlu vektörler halinde ifade edilmiş ve her bir token için anlam taşıyan vektör temsilleri elde edilmiştir. Positional encoding süreci ise sinüs ve kosinüs tabanlı fonksiyonlarla token sırasını koruyan ek bilgiler saglamıştır. Bu çalışmada, tüm bu süreçlerin matematiksel modelleri ayrıntılı olarak açıklanmış ve giriş katmanlarının Transformer'ın genel performansına olan katkısı vurgulanmıştır. Giriş katmanlarının matematiksel temellerini anlamak, Transformer mimarisinin baglam modelleme kapasitesini daha derinlemesine kavramak için bir rehber sunmaktadır. Here's the English translation of the summary: Abstract This study focuses on the mathematical foundations of the input layers in the Transformer architecture. Input layers play a critical role in transforming raw data into a meaningful format that can be processed by the model. In this context, the processes of tokenization, embedding, and positional encoding are analyzed in detail. During tokenization, raw data is divided into meaningful units based on specific rules, and these units are then converted into numerical representations to form a suitable input sequence for the model. In the embedding stage, these numerical representations are expressed as high-dimensional vectors, providing meaningful vector representations for each token. The positional encoding process incorporates additional information to preserve token order using sine and cosine-based functions. This study elaborates on the mathematical models of all these processes and highlights the contribution of input layers to the overall performance of the Transformer. Understanding the mathematical foundations of input layers offers a deeper insight into the contextual modeling capacity of the Transformer architecture.

ÖZ Mevlâna 13. yüzyılda yaşamış, eserleriyle, vefatından sonra sistemleştirilen ve 1925 yılına kadar varlık gösteren Mevlevilik tarikatıyla Türk kültürüne katkıda bulunmuş bir Türk-İslam âlimidir. Mevlâna yaşadığı dönemde Tanrı'nın sevgisini gönlünde hissettiğinde sema yapmıştır. Sema, Mevlâna'nın vefatından sonra sistemleştirilen Mevlevilikte, Mevlevihanelerde bir zikir olarak yapılagelmiştir. Mevlâna'nın yaptığı sema programlanmış bir mekânda ya da zamanda değil hissedilen duyguların coşkunluğuna bağlı olarak icra edilmiştir. Mevleviler ise bu coşkunluğu bulmak amacıyla semayı sistemleştirmişlerdir. Sema Töreni yapısal olarak bugünkü formuna yakın hâlini Pîr Âdil Çelebi zamanında, 1460'lı yıllarda almıştır. Âşıklar için bu dünyadan ayrılmayı hakka kavuşma vesilesi olarak gören Mevlâna'nın vefat ettiği gün Şeb-i Arûs olarak adlandırılmış ve o günde sema yapılarak Mevlâna anılagelmiştir. 1925 yılında Tekke ve Zaviyelerin Kapatılmasına Dair Kanun'un yayımlanmasıyla birlikte sema icrası sekteye uğrasa da Mevlâna'nın 673. vefat yıldönümünde, Feridun Nafiz Uzluk'un Konya Halkevi'nde Mevlâna'nın Türk kültür tarihindeki yerine dair verdiği konferansla bu tıkanıklık giderilmiştir. Konya Türk Milliyetçiler Derneği'nin 1951 yılında düzenlediği programla Mevlâna ihtifal haftasında yine anılmış, bu programlar 1950'li yıllarda sema icrasının serbestliğini beraberinde getirmiştir. Bu serbestliğe dönemin siyasi iktidarının yaklaşımı, semanın bir tarikat faaliyeti olarak görülmesinden ziyade, kültürel formda bir ritüel olarak kabul edilmesi etki etmiştir. Bu kabulle birlikte Şeb-i Arûs resmî bir çehre kazanmıştır. Törene bakanların, bürokratların, devletin üst yetkililerinin ve dış devletlerin temsilcilerinin katılımı bu resmiyeti perçinlemiştir. Tüm bunların ışığında bu çalışmada öncelikle Türkiye Cumhuriyeti tarihindeki Şeb-i Arûs Törenleri'nin kurumsallaştığı zaman dilimi ve törene dair gerçekleşen farklılıklar irdelenmiştir. Daha sonra törenlerin politik ve kültürel işlevleri ele alınmıştır. Şeb-i Arûs Törenleri'nin kurumsallaşmasıyla icradan önce siyasi kimliklerin gerçekleştirdiği konuşmalarda siyasi kültürel çizginin takip edildiği görülmüştür. Bu durumda konuşmaların içeriğine göre bazı zamanlarda eleştirel tutumlar sergilenmiştir. Şeb-i Arûs Törenleri'nin kültürel işlevleri ise Mevlevîliğin temellerinden beslenmiştir. Törenin icrası ve anlam dünyası Mevlevilikle alakalıdır. İcra edilen ayinlerin bestekârları Mevlevi sanatkârlardır. Törenin özü olan sema ise Türk tasavvuf kültüründe asırlar boyunca muhafaza edilip 2008'de UNESCO Türkiye Millî Komisyonu'nun Somut Olmayan Kültürel Mirasın Korunması Sözleşmesi'yle uluslararası alanda görünürlük kazandırdığı manevi bir törendir. Mevlâna Müzesi ve Türbesi Şeb-i Arûs Törenleri'nin kültürel fonksiyonuna maddi ve manevi destek sağlaması yönüyle dikkat çekmektedir. Mevlâna Müzesi ve Türbesi'ni Şeb-i Arûs Törenleri için önemli kılan burada Mevlâna'nın kabrinin bulunmasıdır. Müze içinde sergilenen yazma eserler, ahşap eserler, musiki aletleri gibi pek çok unsur Türk kültürünü temsil etmesi bakımından Şeb-i Arûs Törenleri'ni desteklemektedir. Sonuç olarak bu çalışmada Şeb-i Arûs Törenleri'nin 13. yüzyıldan bu yana Türk milletinin duygu, düşünce, anlayış, sezgi, inanç gibi pek çok değerini yansıtmakta olduğu ve geçmişte olduğu gibi bugün de de birlik ve beraberliğin oluşumu, gelişimi ve devamlılığına katkı sağlamaya devam etmekte olduğu vurgulanmıştır. Anahtar Kelimeler Mevlâna, Şeb-i Arûs, kurumsallaşma, politik işlev, kültürel işlev.

Bu çalışmada Mevlevi Sema Töreni'nin semazenler ve mutrıp heyetinden sonra bir parçası hâline gelen muhibbanın tören açısından ne ifade ettiği semazenlerin görüşlerinden yola çıkılarak ele alınmaya çalışılmıştır. Sema Töreni'nin semazenler ve mutrıp heyeti tarafından kaidelerine uygun bir şekilde icra edilmiş olması ritüelin doğru bir şekilde anlaşılması ve gelecek nesillere aktarılması için yeterli değildir. Muhibban törene gönüllü olarak katılmakta aynı zamanda icra sırasında ritüelin bir parçası sayılmaktadır. Dolayısıyla muhibbanın törene dair sergilediği davranışlar ve tutumlar önem arz etmektedir. Bu nedenle bu çalışmada semazenlerin gözünden muhibbanın tören için ne ifade ettiği, törene dair ne kadar bilgi sahibi olduğu, sorumluluklarının ne olduğu gibi konular ele alınarak son zamanlarda Mevlevi Sema Töreni'nin yanlış bir şekilde uygulanmasına sebep olan durumların muhibban davranışları üzerinden tespit edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla çoğunluğu Kültür Turizm Bakanlığında görevli olan yirmi semazenle yönlendirilmiş mülakat yöntemiyle Ankara ve Konya'da yüz yüze görüşme gerçekleştirilmiştir. Muhibbanın mevcut durumu üzerinden Mevlevi Sema Töreni'nin daha iyi anlaşılabilmesi için neler yapılabileceğine dair çözüm yolları sunulmuştur.

Bu çalışma, sosyal medyanın tüketicilerin yeşil tüketim algılarını nasıl etkilediğini anlamak için kapsamlı bir metin madenciliği uygulaması gerçekleştirmektedir. COVID-19 salgını, toplumun insan ve doğanın nasıl etkileşime girdiğine daha fazla dikkat etmesine neden olmuştur. Yeşil tüketiciliği teşvik etmek, sürdürülebilir kalkınma hedeflerine ulaşmak için gereklidir; bu da kamuoyunun sürdürülebilirlik algısını anlama ve değiştirme becerisini gerektirir. Önceki araştırmalar, yeşil tüketimi incelemek için davranışsal modeller ve anketler kullanmıştır, ancak bunlar genellikle sosyal medyanın bakış açısını göz ardı etmiştir. Bu çalışma, müşteri davranışları ve tercihleri hakkında içgörüler elde etmek için sosyal medyadaki metin ve video içeriğini analiz etmek için metin madenciliği algoritmaları kullanmaktadır. Bu çalışmada Twitter ve YouTube'dan veri toplanarak metin sınıflandırma için metin madenciliği algoritmaları uygulanmıştır. Sonuç olarak bu çalışma, sosyal medyada yer alan metin ve video içeriklerini analiz ederek tüketicilerin yeşil tüketim algılarını nasıl etkilediğini anlamak amacıyla metin madenciliği uygulamaları kullanmaktadır. Elde edilen bulgular, sosyal medyanın tüketici davranışları ve tercihleri üzerindeki etkisine ilişkin önemli içgörüler sunmaktadır.

Ders çizelgelemenin oluşturulması, eğitimin aksamadan yapılabilmesi ve sonuçlarının değerlendirilebilmesi için gerekli olan en önemli hizmetlerden biridir. Ders programları belirli kısıtlar altında derslerin, uygun dersliklere ve zaman dilimine atanmasını sağlayan çizelgelerdir. Genel ders çizelgeleme problemi NP-zor (Non polinominalzor) sınıfındadır. Bu nedenle bu problemlerin çözümünde deterministik yöntemler başarılı olamamaktadır. Bu çalışmada, eğitimde zamanlama konusunun alt bölümü sayılabilecek ders programlarının verimliliğinin arttırılması için yapay zeka yöntemlerinden biri olan genetik algoritma kullanılarak, ders programı hazırlayan ve optimize eden bir yazılım programı geliştirilmiştir. Daha etkin bir eğitim ve öğretim sağlamak için geliştirilen yazılım programı, eğitim ve öğretim verimliliği ve ders ağırlığını kriter olarak kullanmaktadır.

Vosviewer ile Bibliyometrik Analiz Bibliometric Analysis with Vosviewer ÖZ Bu çalışma, VOSviewer yazılımının temel niteliklerini, kullanım alanlarını ve yazılım aracılığıyla bibliyometrik analizlerin nasıl yapıldığını ve bu yazılımın sağladığı avantajları ele almaktadır. Bibliyometrik analizler, belirli bir araştırma alanındaki eğilimleri, ilişkileri ve gelişmeleri anlamak için kullanılan önemli bir analiz tekniğidir. VOSviewer, büyük miktarda veriyi görsel bir temsile dönüştürme kapasitesi ile diğer araçlardan ayrılmaktadır. VOSviewer, bilimsel yayınlar, dergiler, yazarlar ve anahtar kelimeler gibi çeşitli ağları oluşturarak, bu ağlardaki öğelerin birbirleriyle olan bağlantılarını analiz etmektedir. Van Eck ve Waltman (2010) tarafından geliştirilen VOSviewer, herhangi bir programlama bilgisi gerektirmemesi, kullanıcı dostu arayüzü ve farklı veri tabanlarından dosyaları kabul edebilmesi gibi özellikleri ile dikkat çekmekte ve benzeri yazılımlardan ayrışmaktadır. Araştırmacılar, VOSviewer'ı kullanarak bibliyometrik haritalar oluşturmakta, görselleştirmekte ve analiz etmektedirler. Çalışmada, VOSviewer'ın sağladığı analiz teknikleri arasında ağ düzeni ve kümeleme, doğal dil işleme ve bibliyometrik ağlar oluşturma özelliklerine de yer verilmiştir. Çalışma ile VOSviewer yazılımının büyük miktarda veriyi anlamlı ve görsel bir şekilde sunarak, araştırmacıların belirli bir alandaki eğilimleri, ilişkileri ve ana aktörleri daha iyi kavramalarına olanak sağladığı sonucuna erişilmiştir.

Bu çalışmada, son yıllarda optimizasyon alanında sıkça kullanılan genetik algoritmalar (GA) polinom olmayan denklem çözümlerine uygulanmıştır. Genetik algoritmalar problemlerin çözümü için evrimsel süreci bilgisayar ortamında taklit ederler ve tepe tırmanma algoritması, tavlama benzetimi, v.s. gibi diğer optimizasyon yöntemlerinde olduğu gibi çözüm için tek bir yapının geliştirilmesi yerine, bir çok potansiyel çözümden meydana gelen bir popülasyon oluştururlar. Karınca kolonisi algoritmasından farklı olarak optimizasyon işlemi bittiğinde popülasyonda bulunan en iyi birey probleme çözüm oluşturmaktadır. Önerilen yöntemin uygunluğunu test etmek için dört farklı doğrusal olmayan fonksiyondan yararlanılmış ve test sonuçları her bir fonksiyonun gerçek çözümleri ile karşılaştırılmıştır. MATLAB ® 6.5 ortamında gerçekleştirilen bu çalışmadan elde edilen sonuçlar ortaya konulan yöntemin test fonksiyonlarının yakınsanan kök değerleri ve iterasyon sayısı bakımından iyi bir performansa sahip olduğunu göstermiştir.

Bu çalışmada metin veriler üzerinde yapılmakta olan dizgi eşleme işlemi istatistikleri ile aynı veriler üzerinde gerçekleştirilen sıkıştırılmış dizgi eşleme işlemi istatistikleri karşılaştırılmıştır. Bu kıyaslamayı yapmak için daha önce geliştirdiğimiz bir uygulama* iyileştirilmiştir ve test sonuçları bu uygulama sayesinde elde edilmiştir. Çalışmanın amacına uygun olarak literatürde mevcut dizgi eşleme algoritmalarının üzerinde herhangi bir değişiklik yapılmadan, sıkıştırılmış dizgi eşlemede de kullanılabilmesini sağlayan bir sıkıştırma yöntemi de sunulmuştur. Yapılan testlerde ikili ve üçlü kodlamaya dayanan sıkıştırma algoritması %30-%35 arası bir sıkıştırma faktörü sunarken, elde edilen sıkıştırılmış dizgi eşleme süresi, sıkıştırılmamış metin üzerinde yapılan dizgi eşleme süresinden daha düşük olarak bulunmuştur. Ayrıca, dizgi eşleme yaparken gerçekleştirilen karakter karşılaştırma sayılarının sıkıştırılmış metinde, sıkıştırılmamış metne göre daha az olduğu saptanmıştır. Dolayısıyla geliştirilen algoritmanın amacı yüksek sıkıştırma oranı sağlamak yerine, sıkıştırılmış dosya ile sıkıştırılmamış dosya arasındaki metin işleme süreleri farklarına dikkat çekmek ve başka uygulamalar için bir fikir oluşturmaktır. Ayrıca, üretilen algoritma üzerinde bazı değişiklikler yapılarak sıkıştırma oranlarının %5 gibi iyileşmesi sağlanmış ve algoritmanın yeni hali çalışmada verilmiştir.

Bu araştırmanın amacı bilimsel araştırma sürecinde kullanılan yapay zeka araçlarının incelenmesidir. Araştırma, nitel araştırma yöntemlerinden temel nitel araştırma deseniyle gerçekleştirilmiştir. Araştırmada doküman analizi yöntemiyle, ulusal ve uluslararası alanyazında yapay zeka destekli bilimsel araştırma süreci üzerine yapılmış çalışmalar incelenerek genel bir çerçeve sunulmuştur. Araştırma kapsamında bilimsel araştırma sürecinde kullanılabilecek yapay zeka araçları açıklanmıştır. Çalışmada, bilimsel araştırma sürecinde kullanılan yapay zeka araçları; sohbet robotları, alanyazın tarama araçları, kaynak önerme ve kaynakça yönetim araçları, metin özetleme araçları, makale ağı oluşturma ve analizi araçları, akademik yazım araçları, çeviri ve dil bilgisi araçları olarak sınıflandırılarak, ayrı başlıklarda altında incelenmiştir. Yapay zeka araçların araştırma sürecinde kullanılması çeşitli kolaylıklar sağlamasına karşın bilim dünyasında etik kaygıları da beraberinde getirmektedir. Yapay zeka araçları henüz gelişim aşamasında olduğundan bu araçlarla üretilen verinin doğruluğunun teyit edilmesi önerilmektedir.

Özetçe-Sondan eklemeli dillerin temel özelli gi köke getirilen eklerle yeni sözcüklerin türetilebilmesidir. Sözcüklerin bu şekilde eklerle türetilmesi seyreklik problemine neden oldu gundan ötürü bu diller için sözcük türü işaretlemeyi zorlaştırmaktadır. Bu bildiride sondan eklemeli diller için gözetimsiz olarak çalışan Bayesian Saklı Markov Model temelli iki farklı sözcük türü işaretleme modeli sunulmuştur. Ilk model, etiketleme için sözcükleri kullanırken, ikinci model HPS ve Morfessor FlatCat gövdeleme ve morfolojik bölümleme sistemlerinden elde edilen sözcük gövdelerini kullanmaktadır. Sonuçlar, modellerde sözcük yerine gövdelerin kullanılmasının sözcük türlerini işaretleme başarısını artırdıgını göstermektedir. Önerilen model, sondan eklemeli dil olarak Türkçe ve morfolojik olarak daha zayıf bir dil olan Ingilizce üzerinde çalı¸ stırılmış ve sonuçlar kıyaslanmıştır.

Son yıllarda karmaşık optimizasyon ve araştırma problemlerinde doğal seçim sürecine dayalı evrim stratejileri kullanılmaktadır. Bu çalışmada evrim stratejileri kapsamındaki genetik algoritmalar konusunun temel bilgileri anlatılmıştır ve genetik algoritmalar yardımı ile Gezgin Satıcı Problemi ele alınmıştır. Gezgin satıcı problemi verilen birbirine bağlı şehir, düğüm vb. gibi noktalara ulaşımı ve başlangıç noktasına geri dönüşü ele alan kısıtlı en çok bilinen optimizasyon yöntemlerinden biridir. Gezgin satıcı problemlerine örnek oluşturabilecek siyasi partilerin mitinglerinin optimal şekilde planlaması amacıyla Travelling Salesman Problem (TSP) programı kullanılarak miting planlama analizi yapılmıştır. Analiz sonuçları ile elde edilebilecek maliyet ve zaman tasarrufundan bahsedilmiştir.

Amaç-Günümüzde tüketiciyi hızlı anlamanın yollarından biri, onların ürün ya da hizmetler ile ilgili geri bildirimlerini hızlı ve doğru biçimde analiz etmektir. Bu anlamda geribildirimlerin içindeki duygunun bilgisayar temelli tekniklerle anlaşılması izlenecek yollardan biridir. Bu çalışmada, otel müşterilerinin geri bildirimlerinde gizli olan duyguların otelden aldıkları hizmete dair derecelemeleriyle örtüşme düzeyi araştırılmıştır. Yöntem-Araştırmada kullanılan yöntem makine öğrenmesi temelli duygu analizidir. Kullanılan veri seti, çevrimiçi bir rezervasyon sitesinden web kazıma yöntemiyle çekilen ve Antalya'da yer alan 164 otele ilişkin müşteri yorumlarından oluşmaktadır. Veri setindeki yorumların müşteriler tarafından yorumlara eklenilen beğeni dereceleri ile uyumluluğu; Lojistik Regresyon, Rastgele Orman (RF), Karar Ağacı (CART), K-En Yakın Komşu (KNN), Destek Vektör Makinaları (SVM), Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA) ve Naïve Bayes (NB) olmak üzere yedi farklı makine öğrenme algoritmasının kullanıldığı ikili duygu sınıflandırma yöntemi ile test edilmiştir. Test sonucunda elde edilen karmaşıklık matrislerinin oluşturulmasıyla model başarım ölçütleri hesaplanmıştır. Duygu sınıflandırmasının başarıyla yapılmasının yanı sıra elde edilen modellerin performansları karşılaştırılarak görselleştirilmiştir. Bulgular-Denetimli duygu sınıflandırmada kullanılan algoritmaların ortalama sınıflandırma başarısı %81,30 olarak hesaplanırken, bunların içerisinde en başarılı sonuç üreten algoritmanın Lojistik Regresyon (%87,99) olduğu anlaşılmıştır. Kullanılan yöntemler başarı sırası ile Lojistik Regresyon (%87,99), Destek Vektör Makinaları (%86,84), Doğrusal Diskriminant Analizi (%86,24), Naïve Bayes (%82,66), Rastgele Orman (%82,00), Karar Ağaçları (%76,92) ve K-En Yakın Komşu (%63,91) şeklinde sıralanmıştır. Tartışma-Çalışmada uygulanan modelin, literatürle paralel olarak, otel işletmelerinin yöneticilerinin hızlı, tutarlı ve maliyet etkin pazarlama kararları almalarında bir araç olarak kullanılabileceği ve otel işletmeleri adına katma değer üretilebileceği öne sürülmüştür. Çalışmanın gerek konaklama işletmelerinin paydaşlarına gerekse bu konuda çalışma yapacak araştırmacılara destek sağlayacağı düşünülmektedir. Dahası, bu çalışmada Türkiye'nin ya da daha küresel turizm memnuniyeti yerine Antalya ilindeki otel hizmetlerinden duyulan memnuniyet incelenmiştir. Bu çalışma, Türkiye'deki gerek farklı minimal lokasyonlar gerekse daha büyük bölgesel incelemeler için benzer çalışmalar ile genişletilebilecektir. Daha ileride yapılacak çalışmalarda farklı dil kütüphaneleri kullanarak da çok dilli uygulamaların gerçekleştirilebilmesi mümkün olacaktır. Ayrıca metinsel ifadelerin konaklama işletmeleri açısından başarılı ve hızlı bir şekilde çözümlenebileceğinin kanıtlanmasının yanı sıra maliyet, zaman ve işgücü kazancının oluşacağı ön görülmüştür.

Bu çalışma, farklı sektörlerde faaliyet gösteren rakip firmaların Twitter verilerini analiz ederek, firmaların Twitter verilerinin firmalara göre anlamlı bir uyum gösterip göstermediğinin tespit edilmesini, firmaların Twitter’da paylaştıkları içeriklerin kümelenmesini ve hangi içerik kümesinin en fazla etkileşime yol açtığının belirlenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda, 2017 yılı boyunca kozmetik, elektronik ve pazaryeri sektörlerinde faaliyet gösteren rakip firmalar tarafından paylaşılan Twitter verileri, Sosyal Medya Madenciliği süreci izlenerek analiz edilmiştir. Firmaların Twitter verilerinin firmalara göre anlamlı bir uyum gösterip göstermediği Uygunluk Analizi ile tespit edilmiştir. Firmaların Twitter paylaşımları ise Metin Madenciliği ön işleme metotlarından faydalanılarak “Özel Teklif”, “Yarışma & Etkinlik”, “Ürün”, “Sosyal”, “Destek & Geri Bildirim” ve “Özel Etkileşim” kategori başlıklarıyla kümelenmiştir. Firmaların elde ettikleri etkileşimlerin büyük bir çoğunluğunun azın...

Kural madenciliği, veri madenciliğinin önemli alt dallarından biri olup günümüzde hala üzerinde çalışılan sıcak bir çalışma alanıdır. Nicel nitelik içeren veri setleri üzerinde çalışan standart sınıflandırma yöntemleri genellikle ön işlem aşamalarına ihtiyaç duyarlar. Bu yapılan ayrıklaştırmalar ise başarım kaybına yol açabilmektedir. Buna ek olarak standart sınıflandırma algoritmalarının kara-kutu yapılarından dolayı kural açıklanabilirlikleri iyi değildir. Bu noktada, sürekli veriler ile çalışabilen optimizasyon algoritmaları, bu dezavantajların üstesinden gelebilir. Bu çalışmada, son yılların başarılı optimizasyon algoritmalarından olan Ayçiçeği Optimizasyon algoritmasını kullanarak verimli bir kural madenciliği gerçekleştirilmiştir. Bunun için, farklı bir temsil biçimi kullanan aday bitki yapısı, bu optimizasyon algoritmasına uyarlanmıştır. Arama uzayı olarak üç farklı disipline ait veri seti kullanılmış ve yöntemin başarımını gözlemlemek için iyi bilinen beş farklı sınıflandırm...

Öz Teknolojinin gelişmesi, internetin yaygınlaşması ve internet aracılığıyla bilgiye erişim kolaylığı insanların duygu ve düşüncelerini farklı iletişim araçlarını kullanarak paylaşmalarına imkân sağlamaktadır. Uyarlanabilir öğrenme ve karar verebilme gibi yeteneklerle donatılarak daha akıllı hale gelen söz konusu bu iletişim araçları, her geçen gün daha geniş kitlelere ulaşmaktadır. Bir zamanlar sadece ses iletimi için kullanılan bu araçlar şimdilerde insanların forum ve blog gibi sanal ortamlarda duygu ve düşüncelerini yazılı olarak paylaşmalarını mümkün kılmaktadır. Sanal ortamlar aracılığıyla yapılan bu yorumlar artık bir bilgi edinme kaynağı olarak görülmekte ve daha da önemlisi bu yorumlar bireylerin farklı konulara ilişkin düşüncelerinin analiz edilebilmelerini kolaylaştırdıkları için konu üzerinde çalışmalar yürüten araştırmacıların dikkatini fazlasıyla çekmektedir. Başka bir deyişle bu yorumlardan günümüzün popüler bir araştırma alanı olan duygu analizi için gerçek bir veri seti olarak faydalanılmaktadır. Bu çalışmada ürün, film ve restoran yorumlarını içeren farklı veri setlerinden faydalanılarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları yardımıyla duygu analizi yapılmıştır. Bu amaçla Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı ve Rastgele Orman sınıflandırma algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri boyutunu ve çeşitliliğini arttırmak amacıyla her biri içerisinde 500 olumlu, 500 olumsuz olmak üzere toplamda 1000 adet yorum içeren üç farklı veri seti birleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar Destek Vektör Makinesi sınıflandırma algoritmasının duygu analizi noktasında diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Özetçe-Bu çalışmada, lise ögrencilerinin egitimlerinde yardımcı olması için tasarlanan Türkçe soru cevaplama sisteminin soru analizi kısmında kullanılmak üzere geliştirilen kural tabanlı yöntem sunulmuştur. Soru içerisinden, cevabın türü ve niteligini belirten kelimelerin (odak) elde edilmesinde kullanılan bu yöntem, uzmanlar tarafından elle toplanıp işaretlenmiş cografya soruları kümesi üzerinde deneye tabi tutulmuş, sonuçları belirtilmiştir. Kurallar cografya alanına baglı kalınmayıp, genel Türkçe soru kalıpları üzerine kuruldugu için bu yöntem, alandan bagımsız olarak herhangi bir Türkçe soru cevaplama sisteminde kullanılabilir. Hem kaynak kodları, hem de hazırlanan soru kümesi, çalışmanın tekrarlanabilmesi ve daha da geliştirilebilmesi adına elektronik olarak saglanmıştır. Anahtar Kelimeler-soru cevaplama sistemleri, soru analizi, kural tabanlı bilgi özütleme, odak Abstract-This study describes a rule-based approach that is employed in the question analysis module of the Turkish question answering system we design for high-school students to assist their education. The technique is used to extract parts of the question (the focus) that indicate the type and the character of the answer. Evaluation is performed on a set of Geography question data that are collected and annontated by human experts, and the results are provided. Manually tailored rules are based on general Turkish question patterns, thereby not dependent on the domain. Therefore, this technique can be used by any Turkish question answering system, regardless of the domain. Both the source codes and the annontated data set are electronically provided for both reproducability and future work.

Öz Konuşma tanıma insanların çıkardığı ses dalgalarının yazıya dönüştürülmesi işlemidir. Geçmişten günümüze birçok konuşma tanıma modeli ve veri seti üretilmekle beraber ülkemizde bu konuda bir eksiklik olduğu yadsınamaz bir gerçektir. Bu çalışmada, Türkçe konuşma tanıma sistemleri için sesli kitaplardan oluşan özgün bir veri seti geliştirilmiştir. Bu veri seti halihazırda oluşturulmuş olan sesli kitapların bölümlenmesi yoluyla hazırlanmıştır. Bu veri seti üzerinde Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Bağlantıcı Zamansal Sınıflandırma (CTC) ile birlikte Yinelemeli Sinir Ağı (RNN), Uzun Kısa Süreli Hafıza (LSTM), Geçitli Tekrarlayan Birimler (GRU) modellerinin performansı incelenmiş ve karşılaştırması yapılmıştır. Bu çalışmanın sonuçlarına göre performansı en yüksek olan model LSTM olması ile birlikte daha az parametre kullanan GRU modelinin konuşma tanıma oranı LSTM modelinin konuşma tanıma oranına yakın çıkmıştır.

Demand forecasting is a topic related to predicting product and service demands in advance. The necessity of using machine learning and deep learning algorithms in demand forecasting studies is increasingly emphasized in today's competitive business environment. It is known that these algorithms are used for demand forecasting in various sectors such as energy, food, automotive, and tourism. Stock and/or sales analysis in the field of food retailing are among the solutions that can contribute to increased efficiency. The utilization of artificial intelligence, machine learning, and deep learning algorithms to manage food retailing processes more effectively is important in terms of efficiency and profit optimization. In this study, we used Association Rules, a machine learning approach to analyze a dataset of transactions from an online grocery store. The challenges and opportunities in this field were addressed. Additionally, machine learning-based applications were found to optimize resource utilization, leading to capital savings, maintaining competitive advantage, and ensuring long-term profitability for a commercial enterprise. The findings obtained in the study can be summarized as follows: Through the analysis conducted on more than 2 million data rows with high confidence intervals and support values, over 200 significant rules have been identified. This analysis utilized a support value of 2% and a confidence value of 75%. It has been observed that the Fresh Vegetable and Fresh Fruit product groups are highly correlated. When one of them is present in the basket, the probability of the other being present is high. Given the obtained data, these analysis results can be considered a method enabling business profit maximization. Additionally, the presented graphs and interactive panels can be crucial as visual tools in assisting business managers in making more informed decisions. These findings provide a valuable resource for businesses to effectively and healthily manage their operational processes. Keywords: Machine Learning, Demand Forecasting, Food İndustry, Data Analysis, Decision Support Systems.

Faith tourism is among the types of tourism, increasing its potential and importance day by day, both locally, nationally and internationally. More and more people are participating in religious tourism activities day by day. The variant of this study is the traditional review. The aim of the study is to evaluate Bocuk Night within the scope of faith tourism activities. Within the scope of the study, it has been tried to provide a meaningful integrity by compiling some information that has the potential to be discussed in the context of Bocuk Night in the literature and the belief tourism activities of this night. The belief aspect of the Bocuk Night, which stands out as a very important touristic event in Turkey, predominates. For this reason, it is considered wise, important and appropriate to consider Bocuk Night within the scope of religious tourism activities, and the need to present the study in relation to this situation is felt. This study has been put forward by making the necessary attempts to meet this felt need. As a result; From a tourism perspective, Bocuk Night is an important religious tourism event and creates a great interaction in terms of tourism. As a result of the study, it is suggested to reveal which concrete and intangible elements are effective in the travel motivation of the tourists participating in the Bocuk Night.

Öz Çağımızda kolay ulaşılabilen, az maliyetli, zaman mekan kısıtı olmayan şeyler daha çok ilgi görmektedir. Son zamanlarda insanların sahip olduğu olanaklar ve teknolojinin gelişimi de düşünüldüğünde insanların ilgisinde yaşanan bu değişiklik eğitime de yansımıştır. İnsanlar artık istedikleri zaman, istedikleri yerden, kendi seçebilecekleri içeriklere ulaşmak istemektedirler. Bu istekler sonunda Kitlesel Açık Çevrimiçi Ders (KAÇD) platformları ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu platformlar üzerinde ücretli veya ücretsiz birçok konuda kurslar yer almaktadır. Birçok kişi bu kurslara kayıt olmadan önce, kurslara yapılan yorumlara ve kursa verilen puana göre değerlendirme yapılarak kayıt olmaktadırlar. Ancak tüm yorumları okuyarak bir kurs hakkında karar vermek kolay olmamaktadır. Bu çalışmada kullanıcıların yorumları okumasına gerek kalmadan kursları olumlu olumsuz olarak değerlendirmesi amacıyla KAÇD platformlarından birisi olan Udemy sitesinde bulunan kurslara yapılan yorumlar kullanılmıştır. Bu yorumlar üzerinden klasik makine öğrenmesi ve derin öğrenme kullanarak kurslar hakkında olumlu olumsuz değerlendirmeleri yapılmıştır. Klasik makine öğrenmelerinden BayesNet, J48, OneR ve DVM algoritmaları ile en başarılı sonuç %91.576 doğruluk sağlayan BayesNet algoritmasından elde edilmiştir. Veri setine Random, GloVe ve Word2Vec kelime gömmeleri uygulandıktan sonra, derin öğrenme modellerinden GRU ve CNN-LSTM hibrit mimarileri uygulanmış ve en başarılı sonuç GloVe Kelime gömmesi kullanıldıktan sonra %95.67 doğruluk oranıyla GRU mimarisinden elde edilmiştir.

Öz: Web'in dinamik ve heterojen yapısı sebebiyle, kullanıcıların büyük miktardaki veriler arasından tercih yapmaları giderek zorlaşmaktadır. Bu sebeple, kullanıcıların modellenmesi ve kişiselleştirilmiş bilgilere erişim önemli bir hale gelmektedir. Tavsiye sistemleri, kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunarak, en uygun ve verimli hizmetlerin sunulmasını hedefleyen sistemler olarak ön plâna çıkmaktadır. Geleneksel tavsiye sistemleri kullanıcılarına statik yaklaşımlar ile öneri sunmakta ve zamanla değişen kullanıcı tercihlerini öneri sunma stratejilerine dâhil etmemektedir. Bu çalışmada, değişen kullanıcı tercihlerine göre öneri sunma yaklaşımlarını adaptif olarak geliştiren ve kullanıcı tercihlerini öğrenebilen tavsiye sistemleri üzerine kapsamlı inceleme ve karşılaştırma sunulmuştur.

Özet: Dijital çağ olarak nitelendirilen bu çağda, iletişim teknolojilerinin sunduğu hizmetler ile dijital verilerin hem önemi hem de sayısı her geçen gün hızla artmaktadır. Karmaşık yapıdaki metinlerden anlamlı kelimeleri çıkarmak ve bilgiye ulaşmak için kullanılan en yaygın yöntemlerden birisi de Metin Madenciliği (MM) yöntemleridir. MM çalışmaları birçok alanda olduğu gibi tıp alanında da yaygın kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, İngilizce dilindeki bir tıp veri tabanı olan Pubmed platformu üzerinde bulunan ve cerrahi alan ile ilgili yayınlanmış makalelerden MM yöntemleri kullanılarak cerrahi alanındaki çalışmaların yönelimi hakkında fikir sahibi olmaktır. Aynı zamanda bu alanda yapılmış çalışmaların özetleri üzerinde MM kullanılarak anahtar kelimeler elde etmek ve bu kelimelerin frekans değerlerini görsel olarak sergilemektir. Çalışmanın veri setini oluşturan text dosyası üzerinde önce metin ön işleme daha sonra da metin analiz yöntemleri kullanılarak metin içerisinden yaygın olarak kullanılan beş adet anahtar kelime üretilmiştir. Üretilen anahtar kelimelerin frekans değerleri görselleştirilerek grafik ve kelime bulutu başarılı bir şeklinde ortaya konulmuştur.

Teknolojinin gelişmesi, internetin yaygınlaşması ve internet aracılığıyla bilgiye erişim kolaylığı insanların duygu ve düşüncelerini
farklı iletişim araçlarını kullanarak paylaşmalarına imkân sağlamaktadır. Uyarlanabilir öğrenme ve karar verebilme gibi yeteneklerle
donatılarak daha akıllı hale gelen söz konusu bu iletişim araçları, her geçen gün daha geniş kitlelere ulaşmaktadır. Bir zamanlar
sadece ses iletimi için kullanılan bu araçlar şimdilerde insanların forum ve blog gibi sanal ortamlarda duygu ve düşüncelerini yazılı
olarak paylaşmalarını mümkün kılmaktadır. Sanal ortamlar aracılığıyla yapılan bu yorumlar artık bir bilgi edinme kaynağı olarak
görülmekte ve daha da önemlisi bu yorumlar bireylerin farklı konulara ilişkin düşüncelerinin analiz edilebilmelerini kolaylaştırdıkları
için konu üzerinde çalışmalar yürüten araştırmacıların dikkatini fazlasıyla çekmektedir. Başka bir deyişle bu yorumlardan günümüzün
popüler bir araştırma alanı olan duygu analizi için gerçek bir veri seti olarak faydalanılmaktadır. Bu çalışmada ürün, film ve restoran
yorumlarını içeren farklı veri setlerinden faydalanılarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları yardımıyla duygu analizi
yapılmıştır. Bu amaçla Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive Bayes, Karar Ağacı ve Rastgele Orman sınıflandırma
algoritmalarından faydalanılmıştır. Veri boyutunu ve çeşitliliğini arttırmak amacıyla her biri içerisinde 500 olumlu, 500 olumsuz
olmak üzere toplamda 1000 adet yorum içeren üç farklı veri seti birleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar Destek Vektör Makinesi
sınıflandırma algoritmasının duygu analizi noktasında diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Bu çalışmada makine öğrenmesi teknikleri ve konvolüsyonel sinir ağları (KSA) tabanlı bir derin öğrenme modeli kullanılarak iki farklı Türkçe metin veri kümesi sınıflandırılmıştır. Metin sınıflandırma çalışmasında Rastgele Orman (RO), Naive Bayes (NB), Destek Vektör Makineleri (DVM), K-En Yakın Komşu (KNN) Algoritmaları ve geliştirilen KSA tabanlı derin öğrenme modeli seçilen veri kümelerine uygulanmıştır. Türkçe dilinde seçilen veri kümeleri, metin ve sınıf adedi olarak birbirinden farklı yapıda tercih edilmiş böylece kelime vektör boyutunun aynı deney ortamında sınıflandırma başarısına etkisi araştırılmıştır. Kelime temsil yöntemi olarak Terim Frekansı-Ters Doküman Frekansı (TF-IDF) belirlenmiş olup, sınıflandırma işlemi öncesi veri kümelerine uygulanan durdurma kelimeleri filtreleme ve kök bulma önişlemlerinin de sınıflandırma sonuçlarına katkısı değerlendirilmiştir. Ayrıca kelime temsil vektörlerine öznitelik seçimi uygulanarak boyutları düşürülmüş, böylece nihai vektör boyutunun da sonuçlara etkisi araştırılmıştır. Bahsedilen tüm ön işlemlerin farklı birleşimleri uygulanarak ortaya çıkan kelime vektörlerinin sınıflandırması sonucunda doğruluk ve F1-skor değerleri karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar her bir sınıflandırma algoritması özelinde ayrı tablolar halinde sunulmuştur. Ayrıca tüm algoritmaların birbiri ile karşılaştırmasını içeren tablolar oluşturularak sonuçlar analiz edilmiştir.

Teknoloji kullanımın her geçen gün artmasıyla birlikte sosyal medya ve internet kullanımı hızla yaygınlaşmaktadır. Özellikle sosyal medya kullananların sayısının artmasıyla insanlar duygu ve düşüncelerini, gündemle ilgili görüş ve fikirlerini sosyal medya araçlarını kullanarak paylaşmaktadır. En çok kullanılan sosyal medya araçlarından biri olan Twitter ve Facebook gibi sosyal ağ uygulamalarında paylaşılan içerikler yapısal olmayan veri türleridir. Bunun gibi yapısal olmayan metin içerikli verilerin yapısal hale dönüştürülmesinde ve analiz edilmesinde metin madenciliği yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, 24 Haziran Cumhurbaşkanlık ve Milletvekili Seçimlerinde 'Tamam' ve 'Devam' etiketleriyle atılan tweetler metin madenciliği yöntemleri kullanılarak analiz edilmiştir. Metin ön işlem aşamasında kelimelerin köklerini bulmak için Zemberek kök bulma yöntemi ve ağırlıklandırma yöntemi olarak ise terim frekansı (TF) ağırlıklandırma yöntemi uygulanmıştır. Oluşturulan sınıflar arasındaki ilişkiyi ölçmek amacıyla korelasyon analizi yapılmıştır. Kruskal Wallis Testi ile frekans terim ağırlıklarının sınıflara göre farklılığı test edilmiştir. Elde edilen özelliklerin terim frekansı (TF) değerlerine göre kelime bulutları oluşturulmuştur.

Birçok farklı sektörde metin halinde bulunan verilerden istenilen bilgilerin elde edilmesi için doğal dil işleme, metin madenciliği ve derin öğrenme yöntemleri kullanılmaktadır. Son zamanlarda artan Ar-Ge proje sayıları ve farklılaşan proje faaliyet alanları ile birlikte Ar-Ge projelerinin ait olduğu araştırma alanlarının belirlenmesi ve bu araştırma alanlarına uygun hakemlerin tespitinde yaşanan sıkıntılar nedeniyle projelerin desteklenme süreçleri olumsuz etkilenebilmektedir. Bu makalede, Ar-Ge projelerinin sınıflandırılması amacıyla öncelikli olarak çalışmanın gerçekleştirildiği veri tabanındaki veriler temizlenmiş ve doğal dil tekniklerinden biri olan “Word2Vec” kelime temsili yöntemi ile otomatik özellik öğrenme yaklaşımı kullanılarak özelliklerin sınıflandırılması amacıyla Evrişimsel Sinir Ağları (CNN-Convolutional Neural Network) modelleri oluşturulmaya çalışılmıştır. TUBİTAK Dergipark sitesinden seçilen ve sınıfları belli olan Ar-Ge projeleri ve Ar-Ge proje içeriğine sahip m...

Kural madenciliği, veri madenciliğinin önemli alt dallarından biri olup günümüzde hala üzerinde çalışılan sıcak bir çalışma alanıdır. Nicel nitelik içeren veri setleri üzerinde çalışan standart sınıflandırma yöntemleri genellikle ön işlem aşamalarına ihtiyaç duyarlar. Bu yapılan ayrıklaştırmalar ise başarım kaybına yol açabilmektedir. Buna ek olarak standart sınıflandırma algoritmalarının kara-kutu yapılarından dolayı kural açıklanabilirlikleri iyi değildir. Bu noktada, sürekli veriler ile çalışabilen optimizasyon algoritmaları, bu dezavantajların üstesinden gelebilir. Bu çalışmada, son yılların başarılı optimizasyon algoritmalarından olan Ayçiçeği Optimizasyon algoritmasını kullanarak verimli bir kural madenciliği gerçekleştirilmiştir. Bunun için, farklı bir temsil biçimi kullanan aday bitki yapısı, bu optimizasyon algoritmasına uyarlanmıştır. Arama uzayı olarak üç farklı disipline ait veri seti kullanılmış ve yöntemin başarımını gözlemlemek için iyi bilinen beş farklı sınıflandırm...

Öz Sahte haber, bilinçli veya bilinçsiz bir şekilde çeşitli iletişim kanallarını kullanarak yayılan ve hiç bir gerçeklik payı olmayan uydurma haberlerdir. Günümüzde kitleler çoğu haberleri dijital ve sosyal medya üzerinden alıyorlar. Haberlerin hızlı bir şekilde kitlelere aktarabildiği bu tür iletişim ortamlarında çoğu zaman bu haberlerin doğruluğu suiistimal edinilebiliyor. Kökeni bilinmeyen haberler dezenformasyon veya yanlış bilgilendirme yapılarak toplumlarda ciddi sorunlar oluşturabilmektedir. Özellikle internet ortamında bilgi kirliliğine maruz kalan sahte haberler çok hızlı bir şekilde topluma etkisini gösterebilmektedir. Dijital ortamlarda bu tür problemlerin önüne geçilebilmesi için haberlerin doğruluğunu kavrayabilen ve hızlı bir şekilde teyit eden yapay zekâ tabanlı bir yaklaşım bu çalışmada önerilmektedir. Ayrıca, yapay zekânın bir alt dalı olan Doğal Dil İşleme (DDİ) yöntemi ile erişime açık veri setini kullanarak haberlerin gerçek veya sahte olduğunu tespit eden sınıflandırma analizi gerçekleştirildi. Veri seti, 6335 haber başlığı ve içerikten oluşmaktadır. Bu haberlerin 3171'i gerçek haber niteliği taşırken; 3164'ü ise sahte haber niteliği taşımaktadır. Çalışmanın analizinde DDİ yöntemi ile birlikte Uzun Kısa Süreli Bellek (UKSB) modeli kullanıldı ve veri setinin eğitimi bu model sayesinde gerçekleştirildi. Sonuç olarak, bu çalışmada eğitim verilerinden elde edilen genel doğruluk başarısı % 99,83 idi ve test verilerinden elde edilen genel doğruluk başarısı % 91,48 idi. Bu sonuçlar bize gösteriyor ki gelecekte düşünmeyi planladığımız benzeri çalışmalara umut verici olmuştur.

Gerekli veriyi web sayfasından çıkarmak veri madenciliği ve bilgi erişimi alanındaki uygulamalar için önemlidir. Web sayfasından veriyi çıkarmak için DOM tabanlı yöntemler veya düzenli ifadeler kullanılabilir. Bu çıkarım işlemi için hem DOM tabanlı yöntemler hem de düzenli ifadeler için birden fazla çıkarım kuralı hazırlanabilir. Bu çalışmada, çıkarım kuralları ile birden fazla veriyi elde etmenin çıkarım işlemi üzerindeki etkinliği incelenmiştir. Veri seti olarak haber, film ve alış/veriş alanlarında olmak üzere on beş web sitesi seçilmiştir. Bu web siteleri için farklı çıkarım teknikleri ile veri çıkarımı için çıkarım kural dosyaları oluşturulmuştur. Web sitelerinde özellikle yorum gibi tekrarlayan veriler üzerinde odaklanmıştır. Deneyler, oluşturulması daha zahmetli ve zaman alıcı düzenli ifadelerin DOM tabanlı yöntemlere göre çok daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. DOM tabanlı yöntemler arasında beklenildiği gibi lxml ayrıştırıcı kütüphanesi en iyi sonuçları vermiştir. Deneyler, bir geliştirici tarafından hazırlanan çıkarım kurallarının çıkarım süresini etkilediği göstermektedir. Sonuç olarak, iyi hazırlanmış çıkarım düzenli ifadeleri ile web sayfalarında çok daha hızlı bir şekilde istenilen veriye erişmek mümkündür.

Bu çalışmada iki parçalı komşuluk matrisi n×n mertebeli (0,1)-circulant matrisi olan iki parçalı bir graf ele aldık. Daha sonra bu grafın mükemmel eşlemelerinin (1-factor) sayılarının Lucas sayıları ile arasındaki ilişkiyi verdik. Son olarak da bu mükemmel eşlemelerin sayısını hesaplamak için bazı maple prosedürleri verdik.

Üretim çizelgeleme işletmelerin üretim planlama ve kontrol bölümlerinin başarısında çok önemli rol oynamaktadır. Çizelgeleme optimizasyonu, sahip olduğu çözüm uzayı nedeniyle çözümü zor ve zaman alan optimizasyon problemlerinden biridir. Kombinasyona dayalı zorluğundan geçmişten günümüze araştırmacıların ilgi odağı olmuştur. İlk araştırmacılar problemleri kesin matematiksel yöntemler ile çözmeye çalışırken, problemler karmaşıklaştıkça bu çözümler uygun zamanlarda sonuç vermediği görülmüştür. Bu nedenle, araştırmacılar çizelgeleme problemlerini çözmek için sezgisel ve meta sezgisel yöntemler geliştirmiştir. Bu çalışmada endüstriyel ürünler imalatı alanında faaliyet gösteren bir firmanın çok fonksiyonlu makinalardan oluşan bir üretim hattının optimizasyonu problemi ele alınmıştır. Çalışma kapsamında öncelikle üretim modeli oluşturulmuş, sonrasında ise genetik algoritma kullanılarak oluşturulan optimizasyon modeli ile çizelgeleme problemi çözülmeye çalışılmıştır.

Gunumuzde sirketler ticaret faaliyetlerini surdurebilmek ve daha da onemlisi mevcut musterilerini elde tutabilmek ve potansiyellerini arttirmak uzere bilgiye eskisinden daha da fazla ihtiyac duymaktadirlar. Bu bilgi sirketin altyapisini olusturan bilgi islem verilerinden elde edilebilecegi gibi, cesitli kaynaklardan saglanabilecek ticari faaliyetlere yonelik verilerden de olabilir. Ugrasilan ticari is kolundaki mevcut yonelimler, talepler, tedarik, lojistik ve dagitim yontemlerinin dogru tespiti firmanin  diger rakiplerine gore ustunluk saglamasi ve rekabette bir adim one gecmesi demektir. Bilgisayar teknolojisini alt yapisina entegre etmis ve kendi bunyesindeki veya dis ortamdaki verilerden guncel ve dogru bilgi cikarimini saglayabilen, karar alma ve uygulama profesyonelligini bunyesinde olusturabilmis bir sirket ancak global duzeyde basari saglayabilecektir.  Organizasyon icindeki yonetim ve idari yapilanma tamamen farkli bir uzmanlik alanidir.  Bu yazida sadece, veriden bilgi cik...

Veri madenciliği yaklaşımlarından biri olan kümeleme analizi, verilerin benzer özelliklerine göre gruplandırılarak özet bilgi halinde sunulmasını sağlayan yaygın bir yöntemdir. Bu çalışmada; 80 il ve 89 faaliyet grubu için sektör bazında illere göre dağılımı için kümeleme analizi ile ilgili bir veri madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışma bağlamında Türkiye'de yer alan iller ile çeşitli faaliyet alanında yer alan iş yerleri ve zorunlu sigortalı çalışanlar üzerine kümeleme analizi uygulanmıştır. Türkiye'de sosyal güvenlik göstergeleri çerçevesinde zorunlu sigortalı çalışanlar ile faaliyet gruplarına ait özel iş yerlerinin illere ve bölgelere göre tespiti çalışmanın temel amacını oluşturmaktadır. Bu çalışma ile sosyal güvenliği yaygınlaştırmak ve kurumsal bir bakış açısı kazandırmak hedeflenmiştir. Verileri analiz etmek için Kümeleme Analizi ve Kanopi Kümeleme Algoritmasından yararlanılmıştır. Çalışma sonucunda iller 6 kümeye ayrılmış ve kümeler faaliyet gruplarına göre değerlendirilmiştir. Bu bağlamda işyerleri ve zorunlu sigortalı çalışanlar illere göre önceliklendirilmiş olup, sektörlere göre kümeler ortaya çıkarılmıştır. Karar vericiler açısından kümeleme sonuçları bölgesel ve sektörel istihdam açısından yol gösterici nitelik taşımaktadır.

Creation of form in architectural practice has been historically a topdown process. However, the creation of form doesn't have to follow the conventional architectural process. There are also emergence-based approaches that evolve through reactions to the environmental factors, and some of these structures would fall under the vernacular category. This study focuses on how perceptible aspects of architectural forms can be used as a method to discern the actual quantitative characteristics through certain visual, simplified versions of forms, described in this article as "node patterns.". Patterns usually invoke the idea of two dimensional textures or sequences, but they can also be utilized to categorize architectural forms in certain archetypes. This way of describing complex architectural forms might offer certain advantages in finding out the qualitative properties of architectural forms, such as permanence, ease of construction, function, etc. This study puts forward the concept of "node" as the most primitive building block of a pattern. A node is defined as the most simplistic, discrete unit of a pattern, that can be easily identified by a user who's not technically educated as a designer or an architect. Patterns, which define certain architectural archetypes, are discussed in two different dichotomies: monolithic vs discrete, and regular vs random. These four qualities are then matched with three dimensional dichotomies like horizontal vs vertical, linear vs massive. Several real-world examples are discussed and the inherent qualities of the patterns are presented.

Bu çalışmada, metin madenciliği tekniklerinden yararlanılarak bir ürün hakkındaki yorumları otomatik olarak değerlendirip özetlemek için geliştirilmiş bir sistem tanıtılmıştır. İncelenen veriler doğal dilde yazılmış metinler olduğundan öncelikle morfolojik analiz işleminden geçirilmiştir. Metinler içerisinde ürün özelliğini gösteren kelimeler ve pozitif-negatif anlamlı sıfatlar belirlenmiştir. Niteleyen ve nitelenen kelimelerin tespiti için ise Türkçe dilbilgisi kurallarına göre ağaç yapısı oluşturulmuştur. Ağaç yapısı üzerinde Derinlik Öncelikli Arama algoritması kullanan bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılımın çalıştırılması sonucunda elde edilen veriler SQL veritabanında depolanmaktadır. Bu verilerden ürünün herhangi bir özelliğine göre sorgulama yapıldığında, o özellik hakkında memnuniyet derecesini ifade eden sayısal bilgiler elde edilerek yorumlanmıştır.

Bu çalışmada, metin madenciliği tekniklerinden yararlanılarak bir ürün hakkındaki yorumları otomatik olarak değerlendirip özetlemek için geliştirilmiş bir sistem tanıtılmıştır. İncelenen veriler doğal dilde yazılmış metinler olduğundan öncelikle morfolojik analiz işleminden geçirilmiştir. Metinler içerisinde ürün özelliğini gösteren kelimeler ve pozitif-negatif anlamlı sıfatlar belirlenmiştir. Niteleyen ve nitelenen kelimelerin tespiti için ise Türkçe dilbilgisi kurallarına göre ağaç yapısı oluşturulmuştur. Ağaç yapısı üzerinde Derinlik Öncelikli Arama algoritması kullanan bir yazılım geliştirilmiştir. Yazılımın çalıştırılması sonucunda elde edilen veriler SQL veritabanında depolanmaktadır. Bu verilerden ürünün herhangi bir özelliğine göre sorgulama yapıldığında, o özellik hakkında memnuniyet derecesini ifade eden sayısal bilgiler elde edilerek yorumlanmıştır.

Haar transformation in text analysis  Using wavelet in sentiment analysis  Text visualization using wavelet Sentiment and semantic analysis of a text are very important issues of today because of increasing text data. Our study proposes a new method to reveal the hypernym relations (generic term) of the words in the text and to enhance the accuracy of sentiment classification result of the texts. We used wavelet transform method that has been rarely used in text analysis. Figure A. General Flow Diagram of Wavelet Sentiment Classification Purpose: The aim of the study is finding new approaches that uses wavelet transformation technique for text semantic representation and text sentiment analysis. We investigate the contribution of wavelet on the sentiment analysis classification problem. We used classical algorithms and hybrid wavelet algorithm for sentiment analysis problem. Theory and Methods: The wavelet transformation, which is generally utilized for signal processing, is used for text semantic representation and text sentiment analysis. The frequency vectors that include term frequency of special words in the reviews are transformed to D matrix using a discrete wavelet transformation. The flow of the wavelet sentiment classification is seen on Figure A. We used 5 polarity classes, which are "high positive", "low positive", "neutral", "high negative", and "low negative" in our classification problem. Results: Even wavelet is generally used for signal processing, it is seen that it is also useful for text semantic representation and sentiment analysis. In our study, to use wavelet transformation with classical classification algorithm provided % 3-5 increases in accuracy. Conclusion: As a result, wavelet transform can be used in the semantic representation of the text. When the wavelet method is added to the classical sentiment classification problem, it helps to improve accuracy. It is expected that our method will contribute to text analysis problems and applications such as decision making and text applications containing hierarchical data.