TÜRKİYE'DE YEREL YÖNETİMLERİN SOSYAL BELEDİYECİLİK İLKESİ DOĞRULTUSUNDA SOSYAL VE EKONOMİK DESTEK UYGULAMALARI; ÇORUM BELEDİYESİ GIDA BANKASI VE SOSYAL DESTEK KARTI UYGULAMASI

Sosyal devlet ve sosyal belediyecilik, ekonomik açıdan dezavantajlı grupları desteklemek üzere geliştirilmiş olgulardır. Bu çalışmada Türkiye’de yerel yönetimlerin dar gelirli vatandaşların ekonomik yönden desteklenmeleri adına yapmış oldukları sosyal ve ekonomik destek uygulamaları ele alınacaktır. Bu çerçevede Çorum Belediyesinin Çorum İlinde yaşayan dar gelirli vatandaşlara yönelik hayata geçirdiği, bir süre uygulandıktan sonra değişikliğe gidilen Gıda Bankası politikası ile değişiklik sonrasındaki adıyla Sosyal Destek Kartı politikası incelenecektir. Değişikliğe neden olan etkenler ve yeni geliştirilen politika sosyal belediyecilik bağlamıyla incelenecek, yapılan görüşme ve literatür taramasıyla değerlendirilecektir. Öncelikle sosyal devlet ve sosyal belediyecilik olgusu ele alınacak, sonrasında Çorum Belediyesi’nin sözü edilen politikaları değerlendirilecektir

Lingo Algoritmasının Kümelerle İlişkili Dokümanların Belirlenmesi ve Küme Etiketlerinin Çıkarılması Aşamalarının İyileştirilmesi

Search Results Clustering (SRC) algorithms are developed so that users can reach to the results that they search for easier. A good SRC algorithm is expected to correclty cluster the search results, and also to be able to generate representative, understandable and meaningful cluster labels for the produced clusters.The Lingo algorithm is a popular SRC algorithm that notice both two criterions. It is able to generate successful cluster labels as expected; however, it has some shortcomings about determining the cluster contents. As a consequence of its cluster content assignment strategy, semantically relevant documents that do not contain the terms of the cluster labels could not be assigned to the related clusters. Moreover, the method that is used to select final cluster labels results in clusters containing small number of relevant results.Arama Sonucu Kümeleme (ASK) algoritmaları, kullanıcıların arama motorları üzerinde aradıkları sonuçlara daha kolay erişebilmeleri için geliştirilen algoritmalardır. İyi bir ASK algoritmasının hem arama sonuçlarını doğru kümelemesi, hem de oluşturduğu kümelere; kümeleri temsil edebilen, anlaşılır ve anlamlı etiketler üretmesi beklenir. Lingo algoritması her iki kritere de önem veren popüler bir ASK algoritmasıdır. Lingo algoritması, oluşturduğu kümeler için bahsedildiği şekilde başarılı etiketler üretebilmektedir; ancak kümelerin elemanlarını belirleme konusunda bazı eksiklikleri bulunmaktadır. Algoritmada uygulanan kümelere doküman atama stratejisinin sonucu olarak, küme etiketlerindeki terimleri içermeyen; ancak, aslında etiketlerle anlamsal olarak ilişkili olan dokümanlar ilgili kümelere atanamamaktadır. Ayrıca, sonuç küme etiketlerinin belirlenmesi için kullanılan yöntem, az sayıda ilgili sonuç içeren kümelerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır

Xylanase immobilization on functionalized polyaniline support by covalent attachment

Chemically synthesized polyaniline (PANI) was used as polymeric support for xylanase immobilization. The polymer was first activated with glutaraldehyde and then xylanase was successfully immobilized. Xylanase bound polymer was characterized using FTIR. The optimum pH of the immobilized enzyme was at pH 5, which was shifted 1.0?pH unit to the acidic region when compared to the free enzyme. Thermal stability of the xylanase was improved with the immobilization. The characteristic properties of the immobilized and native enzyme, such as kinetic activity, reusability and storage stability were also studied at optimum pH and temperature. Immobilized enzyme exhibited better reusability and storage stability than the free one. Vmax values for the free and immobilized enzymes were calculated as 1.44 and 0.44?mg/mL/min, respectively. The Km values for the immobilized xylanase were found to be lower

Extracting Potentially High Profit Product Feature Groups by Using High Utility Pattern Mining and Aspect Based Sentiment Analysis

As a subproblem of sentiment analysis topic, aspect based sentiment analysis aims to extract distinct opinions for different aspects of a case in a given text. When the case is product review, it is possible to understand reviewer’s opinion on features of the product, rather than the product in general. Then, a product feature can be associated with a sentiment score denoting user satisfaction value by that feature. Modeling features mentioned in a review as items in a transaction may provide better insight into questions such as how to market products more effectively through analyzing properties that are more preferred to exist together in products. Sentiments behind feature groups enable decision makers further to understand and rank the feature groups that can lead to better marketing decisions, which constitutes the main motivation behind our work. In this paper, we propose a method that combines high utility pattern mining and aspect based sentiment analysis in order to extract groups of features that potentially increase profit and that need to be improved in order to increase user satisfaction. Experiments performed on patterns extracted by the proposed approach in comparison to the baselines show the potential to reveal high profit feature groups.1st editio