You are here

Home » Content

Yapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma

Web Content Classification Using Artificial Neural Networks

Journal Name:

  • Bilgi Dünyası

Publication Year:

  • 2008

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of Author
Abstract (2. Language): 
Recent developments and widespread usage of the Internet have made business and processes to be completed faster and easily in electronic media. The increasing size of the stored, transferred and processed data brings many problems that affect access to information on the Web. Because of users’ need get to access to the information in electronic environment quickly, correctly and appropriately, different methods of classification and categorization of data are strictly needed. Millions of search engines should be supported with new approaches every day in order for users to get access to relevant information quickly. In this study, Multilayered Perceptrons (MLP) artificial neural network model is used to classify the web sites according to the specified subjects. A software is developed to select the feature vector, to train the neural network and finally to categorize the web sites correctly. It is considered that this intelligent approach will provide more accurate and secure platform to the Internet users for classifying web contents precisely.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Internet’in hızlı gelişmesi ve yaygınlaşması elektronik ortamda iş ve işlemleri hızlandırmış ve kolaylaştırmıştır. Elektronik ortamlarda depolanan, taşınan ve işlenen bilgilerin boyutunun her geçen gün artması ise bilgiye erişim ile ilgili birçok problemi de beraberinde getirmiştir. Kullanıcıların elektronik ortamda sunulan bilgilere erişmelerindeki hız ve doğruluk gereksinimi nedeniyle, bu ortamlarda tutulan bilgileri sınıflandırma ve kategorilere ayırma yaklaşımlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Sayıları milyonun üzerinde olan arama motorlarının, kullanıcıların doğru bilgilere kısa sürede ulaşmasını sağlaması için her geçen gün yeni yaklaşımlar ile desteklenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, web sayfalarının belirlenen konulara göre sınıflandırılabilmesi için, Çok Katmanlı (MLP) yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Özellik vektörü içeriğinin seçimi, yapay sinir ağının eğitilmesi ve son olarak web sayfalarının doğru kategorize edilmesi için bir yazılım geliştirilmiştir. Bu zeki yaklaşımın, elektronik ortamlarda bilgilerinkolaylıkla ve yüksek doğrulukla sınıflandırılması, web ortamlarında doğru içeriğe ulaşılması ve birçok güvenlik açığının giderilmesine katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastirmax-yapay-sinir-aglari-ile-web-iceriklerini-siniflandirma.pdf
  • 1
158-178
  • Turkish

REFERENCES

References: 

Apte, C., Damerau, F. ve Weiss, S.M. (1994). Automated learning
of decision rules for text categorization. ACM Transactions on
Information Systems, 12, 233–251.
Google. (2007). 20 Nisan 2007 tarihinde http://www.google.com.tr/
intl/tr/why_use.html adresinden erişildi.
Haykin, S. (1994). Neural networks: A comprehensive foundation.
New York: Macmillan College.
Joachims, T. (1997). Text categorization with support vector
machines: Learning with many relevant features (Technical
Report LS-8 Report: 23). Dortmund: University of Dortmund.
Joachims, T. (1998). Text categorization with support vector
machines: Learning with many relevant features. C. N'edellec
ve C. Rouveirol (Ed.), Proceedings of the European Conference
on Machine Learning içinde (s. 137-142). Berlin: Springer.
Levenberg, K. (1944). A method for the solution of certain
nonlinear problems in least squares. Quarterly of Applied
Mathematics, 2, 164-168.
Lewis, D. ve Ringuette, M. (1994). A comparison of two learning
algorithms for text categorization. Proceedings of the Third
Annual Symposium on Document Analysis and Information
Retrieval (SDAIR’94) içinde (s. 81-93). Las Vegas.
Lewis, D.D., Schapire, R.E., Callan, J.P. ve Papka, R. (1996).
Training algorithms for linear text classifiers. Proceedings of the
19th Annual International ACM SIGIR Conference on Research
and Development in Information Retrieval içinde (s. 298-306).
New York: ACM.
Yapay Sinir Ağları Bilgi Dünyası 2008, 9(1):158-178
177
Marquardt, D.W. (1963). An algorithm for least-squares estimation
of nonlinear parameters. Journal of the Society for Industrial
and Applied Mathematics, 11, 431-441.
McCallum, A. ve Nigam, K. (1998). A comparison of event models
for naive Bayes text classification. Learning for Text
Categorization: Papers from the 1998 Workshop içinde (s. 41-
48). San Francisco, CA: AAAI Press.
Miniwatts International Inc. Internet Usage Statistics: The Big
Picture. (2006). 01 Aralık 2006 tarihinde
http://www.internetworldstats.com/stats.htm adresinden erişildi.
Moulinier, I. ve Ganascia, J.G. (1996). Applying an existing
machine learning algorithm to text categorization. S. Wermter,
E. Riloff ve G. Scheler (Ed.), Connectionist, statistical, and
symbolic approaches to learning for natural language
processing içinde (s. 343-354). Heidelberg: Springer Verlag.
Ng, H.T., Goh, W.B. ve Low, K.L. (1997). Feature selection,
perceptron learning, and a usability case study for text
categorization. N.J. Belkin, A.D. Narasimhalu, P. Willett ve W.
Hersh (Ed.), Proceedings of the 20th Annual International ACM
SIGIR Conference on Research and Development in
Information Retrieval içinde (s. 67-73). Philadelphia, PA: ACM.
Ruiz, M.E. ve Srinivasan, P. (2002). Hierarchical text
categorization using neural networks. Information Retrieval, 5,
87-118.
Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E. ve Erler, M. (2003). Mühendislikte yapay
zekâ uygulamaları I: Yapay sinir ağları. Kayseri: Ufuk Kitabevi.
Shanks, V. ve Williams, H.E. (2001). Fast categorisation of large
document collections. Proceedings: Eight Symposium on String
Processing and Information Retrieval November 13-15, Laguna
de San Rafael, Chile içinde (s. 194-204). San Rafael, Chile:
IEEE Computer Society.
Bilgi Dünyası 2008, 9(1):158-178 Esra Nergis Güven / Hakan Onur / Şeref Sağıroğlu
178
Wiener, E.D., Pedersen, J.O. ve Weigend, A.S. (1995). A neural
network approach to topic spotting. Proceedings of the Fourth
Annual Symposium on Document Analysis and Information
Retrieval (SDAIR'95) içinde (s. 317-332). Las Vegas.
Witten, I.H., Moffat, A. ve Bell, T.C. (1999). Managing gigabytes:
Compressing and indexing documents and images. San
Francisco, CA: Morgan Kaufmann.
Yang, Y. ve Pedersen, J.O. (1997). A comparative study on
feature selection in text categorization. Proceedings of the
Fourteenth International Conference on Machine Learning
(ICML’97) içinde (s. 412-420). San Francisco, CA: Morgan
Kaufmann.
Yu, E.S. ve Liddy, E.D. (1999). Feature selection in text
categorization using the Baldwin effect. Proceedings of IJCNN
'99 (International Joint Conference on Neural Networks) içinde
(s. 2924-2927). Washington, DC: IEEE Press.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com