Bu dersin amacı öğrencilere web yapısı, web içerik ve kullanım madenciliği gibi temel web madenciliği konularının öğretilmesidir.
Ön Koşullar
-
Eş Koşullar
-
Özel Koşullar
-
Öğretim Üyeleri
Assis. Prof. Dr. İsmail KOÇ
Asistanlar
-
Ders Gün,Saat ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Görüşme Saatleri ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
-Anlatım, uygulama.
Temel Kaynaklar
- An Introduction to Information Retrieval,
Christopher D. Manning
Prabhakar Raghavan
Hinrich Schütze
- Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data (Data-Centric Systems and Applications), Springer; 2nd ed. 2011 edition (July 1, 2011)
- Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data,Morgan Kaufmann; 1 edition (October 23, 2002)
Diğer Kaynaklar
- Web Scraping with Python / COLLECTING MORE DATA FROM THE MODERN WEB
Ryan Mitchell
-Matthew A. Russell, "Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites", O'Reilly Media, ISBN: 978-1449388348, 2011.
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
Ders tanıtımı, giriş.
Sözlü ve yazılı anlatım.
2. Hafta
Boolean Retrieval
Sözlü ve yazılı anlatım.
3. Hafta
The term vocabulary and postings lists
Sözlü ve yazılı anlatım.
4. Hafta
Dictionaries and tolerant retrieval
Sözlü ve yazılı anlatım.
5. Hafta
Index Construction, Index compression
Sözlü ve yazılı anlatım.
6. Hafta
Scoring, term weighting and the vector space model
Sözlü ve yazılı anlatım.
7. Hafta
Arasınav.
Arasınav.
8. Hafta
Variant tf-idf functions, Computing scores in a complete search system
Sözlü ve yazılı anlatım.
9. Hafta
Evaluation in information retrieval
Sözlü ve yazılı anlatım.
10. Hafta
Relevance feedback and query compression
Sözlü ve yazılı anlatım.
11. Hafta
XML Retrieval, Probabilistic information retrieval, Language models for information retrieval
Sözlü ve yazılı anlatım.
12. Hafta
Text classification and Naive Bayes
Sözlü ve yazılı anlatım.
13. Hafta
Vector space classification
Sözlü ve yazılı anlatım.
14. Hafta
Support vector machines and machine learning on documents
Sözlü ve yazılı anlatım.
15. Hafta
Flat clustering
16. Hafta
web search basics
17. Hafta
web crawling an indices, link analysis
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
40
Final
1
60
ÖÇ-1
Öğrenciler Web madenciliği uygulamalarında yaygın olarak kullanılan algoritmalar ve mimariyi açıkyabilir.
ÖÇ-2
Öğrenciler Web içerik madenciliği, web yapı madenciliği ve web kullanım madenciliği alanlarını ve aralarındaki ayrımı tanımlayabilir.
ÖÇ-3
Öğrenciler Web arama motorlarında arama, dizinleme ve sıralamanın nasıl yapıldığını ve web yapısını açıklayabilir.
ÖÇ-4
Öğrenciler temel Web madenciliği kavram ve yöntemlerini uygulayabilirler.
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki
gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
