Yazar "Toplu, Selçuk Göksel" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Metin madenciliği ve sağlık alanında bir uygulama
    (Düzce Üniversitesi, 2019) Toplu, Selçuk Göksel; Cangür, Şengül
    Teknolojinin hızla gelişmesi, bilgisayarların ve internetin gündelik yaşama daha fazla entegre olmasıyla birlikte veri tabanlarındaki verilerin de hızla artış göstermesine sebebiyet vermiştir ve birçok işlemin elektronik ortamda kayıt altına alınması, bu kayıtların saklanabilmesini, istendiğinde erişilebilmesini hem kolaylaştırmış hem de daha ucuza sahip olunmasını sağlamıştır. Bu durumda ham verilerin veritabanlarıyla birlikte günden güne artış göstermesiyle beraber, elde edilmek istenen bu verilerin doğru ve güvenilir olma ihtiyacı da ortaya çıkmış ve gereklilik haline gelmiştir. Bundan dolayı veri madenciliği oldukça önemli bir çalışma alanı bulmuştur. Veri madenciliğinde sayısal haldeki verilerin analizi yapılabilmekteyken, metinsel durumda bulunan yani sayısal olmayan verilerin analiz edilmesi de önemli bir ihtiyaç haline gelmiştir. Bu ihtiyaçtan dolayı metin madenciliğine yönelik çalışmalar da hız kazanmıştır. Metinsel verileri sayısal hale getirerek veri madenciliği algoritmalarına uygulanabilir hale getiren metin madenciliği, günümüz dünyasında büyük önem teşkil etmektedir. Bu tez çalışmasının amacı, metin madenciliği yöntemini ve uygulama adımlarını tanıtmak, ve sağlık alanında belirlenen bir konuda uygulamasını göstermektir. Çalışmanın uygulama aşamasında; "insanlarda görülen kanser vakaları (human and cancer)" ve "farelerde kanser araştırmaları (mouse and cancer)" şeklinde belirlenen iki farklı konu başlığı altında en sık kullanılan Pubmed veritabanından ayrı ayrı elde edilen dokümanlar birleştirilerek, bu dokümanlara sırasıyla metin madenciliği tekniklerinin uygulanmasına, Knime programının metin madenciliğinde nasıl kullanıldığına ve elde edilen dokümanlara uygulanan adımların neler olduğuna ayrıntılı olarak yer verilecektir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Text Mining Method in the Field of Health
    (2020) Toplu, Selçuk Göksel; Cangür, Şengül
    Objective: Text mining which digitalizes textual data and enables them to be appliedfor text mining algorithms has a very important place in today’s world. The aim ofthis study was to introduce the text mining method and to show its application on asubject in the field of health.Methods: The text mining method was applied to the documents obtained separatelyfrom the most frequently used Pubmed database under two different titles as “humanand-cancer” and “mouse-and-cancer”, and then to the combined documents, throughthe Knime program. Afterwards, the document classification was made using Knearest neighbor (K-NN) algorithm.Results: The prominent words were “cell” and “cancer” in tag cloud graphs. In bothdocuments, the words such as “cell”, “cancer”, “tumor”, “patient”, whose frequencyvalues were high, were observed to be high rates in the analysis performed after thedata was merged. It was found that 255 of 600 test documents belonged to the humanand-cancer class and the remaining belonged to the mouse-and-cancer class, and theaccuracy classification was 56.6% for the human-and-cancer-documents and 62.6%for the mouse-and-cancer-documents according to the F-criteria. It was determinedthat the document classification estimation by the K-NN algorithm was relativelysuccessful with a rate of 59.8% however Cohen’s kappa value was 19.7%, meaningthat the fit was of a slight level.Conclusions: It was recommended to use the text mining method and to generalize itsuse in order to obtain information quickly and reliably in the health field where therewere numerous digital and printed documents