SgWalk: Location Recommendation by User Subgraph-Based Graph Embedding

Popularity of Location-based Social Networks (LBSNs) provides an opportunity to collect massive multi-modal datasets that contain geographical information, as well as time and social interactions. Such data is a useful resource for generating personalized location recommendations. Such heterogeneous data can be further extended with notions of trust between users, the popularity of locations, and the expertise of users. Recently the use of Heterogeneous Information Network (HIN) models and graph neural architectures have proven successful for recommendation problems. One limitation of such a solution is capturing the contextual relationships between the nodes in the heterogeneous network. In location recommendation, spatial context is a frequently used consideration such that users prefer to get recommendations within their spatial vicinity. To solve this challenging problem, we propose a novel Heterogeneous Information Network (HIN) embedding technique, SgWalk, which explores the proximity between users and locations and generates location recommendations via subgraph-based node embedding. SgWalk follows four steps: building users subgraphs according to location context, generating random walk sequences over user subgraphs, learning embeddings of nodes in LBSN graph, and generating location recommendations using vector representation of the nodes. SgWalk is differentiated from existing techniques relying on meta-path or bi-partite graphs by means of utilizing the contextual user subgraph. In this way, it is aimed to capture contextual relationships among heterogeneous nodes more effectively. The recommendation accuracy of SgWalk is analyzed through extensive experiments conducted on benchmark datasets in terms of top-n location recommendations. The accuracy evaluation results indicate minimum 23% (@5 recommendation) average improvement in accuracy compared to baseline techniques and the state-of-the-art heterogeneous graph embedding techniques in the literature

Personality Analysis Using Classification on Turkish Tweets

According to the psychology literature, there is a strong correlation between personality traits and the linguistic behavior of people. Due to the increase in computer based communication, individuals express their personalities in written forms on social media. Hence, social media has become a convenient resource to analyze the relationship between personality traits and lingusitic behaviour. Although there is a vast amount of studies on social media, only a small number of them focus on personality prediction. In this work, the authors aim to model the relationship between the social media messages of individuals and big five personality traits as a supervised learning problem. They use Twitter posts and user statistics for analysis. They investigate various approaches for user profile representation, explore several supervised learning techniques, and present comparative analysis results. The results confirm the findings of psychology literature, and they show that computational analysis of tweets using supervised learning methods can be used to determine the personality of individuals

Hissiyat Odaklı ağ tarama

TÜBİTAK EEEAG Proje01.05.201

Acute Kidney Injury Incidence According to The RIFLE Criteria and Risk Factors in Critically Ill Patients

ÖZET Amaç: Çalışmamızda yoğun bakım hastalarında RIFLE sınıflamasıyla akut böbrek yetmezliği gelişme insidansı, böbrek yetmezliği açısından komorbid durumlar, yatış öncesi ve sonrasındaki kritik durumları, varsa genetik yatkınlıkları, ilaç kullanımı, yatış günü skorları gibi risk faktörleri ve mortalite ile olan ilişkilerinin araştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Anesteziyoloji ve reanimasyon yoğun bakım ünitesine 1 Mart 2012-31 Mart 2013 tarihleri arasında yatan 200 hasta prospektif olarak incelendi. Bilinen kronik böbrek yetmezliği olan, daha önce diyaliz tedavisi almış olan, 18 yaş altı, yoğun bakım ünitesinde 48 saatten az kalmış hastalar çalışmaya dahil edilmedi. Hastaların yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi (VKİ), yatış nedenleri, operasyon öyküsü, sigara kullanımı, aldığı medikasyonlar, yoğun bakımda yatış süresi, mekanik ventilasyon süresi, yatış günü SOFA ve APACHE II skoru değeri, yatış süresindeki en kötü RIFLE değeri, çıkış şekli kaydedildi. Serum kreatinin değerinde anlamlı yükseklik saptanmayan, GFR ve idrar çıkışında anlamlı azalma olmayan hastalar RIFLE dışı olarak kabul edildi. Bulgular: RIFLE sınıflaması ile anlamlı ilişki bulunan veriler; yaş, VKİ, yatış nedeni, sigara kullanımı, kronik hastalık varlığı ve süresi, analjezik, antibiyotik, diüretik kullanımı, kanama ve hipotansiyon varlığı, mekanik ventilasyon süresi, yoğun bakım ünitesinde kalış süresi, giriş SOFA ve APACHE II skoru idi. Cinsiyet, operasyon varlığı ve tipi, kronik hastalık tipi, glukokortikoid kullanımı, HES kullanımı, radyokontrast madde kullanımı, böbrek taşı varlığı, ailede böbrek hastalığı öyküsü varlığı; RIFLE sınıflaması ile istatistiksel olarak ilişkili bulunmadı. Artmış RIFLE sınıfı mortalite ile ilişkili bulundu. Sonuç: Böbrek hasarı/yetersizliği ile ilişkili faktörlerin bilinmesinin ve günlük değerlendirmelerde RIFLE sınıflamasının kullanılmasının böbrek hasarı konusunda farkındalığı arttırıp; mortalite ve morbiditenin azaltılmasına katkıda bulunacağı görüşüne varılmıştır.ş n SUMMARY Objective: In our study, it was aimed to investigate the relationship between RIFLE classification and the risk factors such as acute renal failure incidence, kidney failure in terms of comorbid conditions, critical conditions before and after hospitalization, if any, genetic predispositions, drug use, scores on administration day to the hospital and mortality in intensive care unit patients. Material and Method: A total of 200 patients hospitalized in anesthesiology and reanimation intensive care unit (ICU) between March 1, 2012 and March 31, 2013 were prospectively evaluated. The patients with a history of established chronic renal failure or hemodialysis, under 18 years of age and the patients hospitalized in ICU less than 48 hours were excluded. Data of the patients regarding age, gender, body mass index (BMI), diagnosis at the hospitalization, history of any operation, smoking status, medications, durations of ICU stay and mechanical ventilation, SOFA and APACHE II scores on the 1st day, the worst RIFLE score during the hospitalization, medical status at the end were recorded. The patients whom creatinine levels were not increased significantly and/or GFR and urine output were not decreased were accepted as out of RIFLE. Results: Age, BMI, diagnosis at the hospitalization, smoking status, presence and duration of chronic disease, analgesia, antibiotic and diuretic usages, presences bleeding and hypotension episodes, mechanical ventilation and total ICU hospitalization durations, SOFA and APACHE II scores on the 1st day were found to be significantly related to RIFLE classification. Gender, history and type of operation, type of chronic disease, glucocorticoids, HES, radiocontrast drug administration, renal stone disease, familial renal disease history were not found significantly related. Increased RIFLE scores were found to be related with increased mortality. Conclusion: We concluded that recognizing the factors leading to renal injury/failure and usage of RIFLE classification in daily care of patients are important to decrease mortality and morbidity of ICU patients by increasing the awareness. Key Words: Intensive care unit, acute rena

Alana Özel Web Servis Keşfi

Web servis birleştirme konusunda daha önce yaptığımız çalışmalar, servis keşif konusunda mevcut sorunları farketmemiz ve bunları ele almamız önemli bir etken oldu. Web servisleri birleştirerek kullanıcı taleplerine uygun yeni ve daha karmaşık servisler bulma konusunda yaptığımız çalışmalarda karşımıza çıkan önemli sorunlardan biri talep edilen ve istenen kriterlere uyan servislerin bulunması problemiydi. Servis bulmada ilk başvurulan kaynak çoğunlukla servis kütükleri olmaktadır. Ancak bu kütüklerdeki servis bilgilerinin yeterli ve güncel olmayışı servislerin çağrılmasında sorunlara yol açmakta, servis keşif işlemini başarısız kılmaktadır. Öte yandan kütüklerde yer almayan pek çok servis de bulunmakta, dinamik Internet ortamında yeni çıkan ya da kullanımdan kaldırılan servislerin takip edilmesi önemli bir problem haline gelmektedir. Gözlemlediğimiz bu sorunlardan hareketle, verilen kriterle uygun web servisleri bulacak alana özel ve anlamsal bilgiye dayanan bir sistem oluşturulmasını planlamaktayız. Alana özel bir sistem ile arama uzayını daraltarak alanla ilgili servislerin kolay takibi sağlanabilecektir. Böylece servislerin çalışır durumda olup olmadığı sık aralıklarla kontrol edilebilecek ve gelen sorgulara çalışır durumda servisler cevap olarak döneceklerdir. Alan bilgisinin ontoloji ile tanımlanması ile anlamsal olarak notlandırılmış (semantically annotated) servislerin bulunması kolaylaşacak, anlamsal notlandırılması yapılmamış servisler için de indexleme sırasında anlamsal notladırma yapılmış olacaktır. Bu proje kapsamında, önerilen sistemin mimarisi olgunlaştırılarak, servis gezgini oluşturma, anlamsal servis gezgini ve servis sorgu dili ve arayüzü modüllerinin gerçekleştirilmesi, entegrasyonu ve testi yapılacaktır. Bu çalışma ile web servis gezgini oluşturma, etkin servis sorgulaması, servis keşfinde anlamsal bilgi kullanımı konularında bilgi birikimi oluşturulması, önerilen yeni yaklaşımla literatüre katkıda bulunulması ve yetiştirilecek öğrencilerle edinilen bilginin aktarımı ve tamamlayıcı konularda kullanımı amaçlanmaktadır

Anlamsal Bilgi Destekli Web Kullanım Madenciliği

Web site sahipleri ve yöneticileri tarafından -özellikle çevrimiçi olarak sitelerinde ürün satan kişiler tarafından - Web sitelerini ziyaret eden kişilerin ortak davranışlarını bilmek oldukça önemlidir. Böylelikle ziyaretçi siteyi dolaşırken ziyaretçiye ilgi alanına girebilecek sayfalar veya ürünler önerilebilir ve böylelikle ziyaretçilerin sitede daha uzun süre kalmaları veya site üzerinden daha fazla ürün almaları sağlanabilir. Bu tür ihtiyaçları karşılamak amacıyla, veri madenciliğinin bir alt konusu olan “Web Kullanım Madenciliği” ortaya çıkmıştır. Web kullanım madenciliği, veri madenciliği tekniklerini kullanarak, Web sitelerinin kullanım kayıtlarından, sık karşılaşılan ziyaret kalıplarının ve sayfalar arası ziyaret ilişkilerinin çıkartılmasını sağlar. Web kullanım madenciliğinin en büyük eksikliklerinden birisi, bulunan ziyaret yapılarının ve ilişkilerinin Web sayfaları cinsinden olmasıdır. Bunun sonucu olarak hangi sayfaların sık ziyaret edildiği, sayfalar arası ziyaret edilme sıra ilişkisi ortaya çıkmakla birlikte, ziyaret edilen sayfaların anlamsal özellikleri ve anlamsal ilişkiler açık olarak ortaya konmamaktadır. Site sahipleri genellikle hangi sayfaların ziyaretçiler tarafından çok ziyaret edildiğinden öte ziyaretçilerin ortak beğendiği konuları ve alanları öğrenmek ister. Bunu elde etmek için klasik Web kullanım madenciliği algoritmaları sonuçları insan gözlemiyle değerlendirilmektedir ki bu işlem oldukça zahmetlidir ve bu nedenle insan hatasına yatkındır. Önerilen projenin amacı son zamanların iki güncel konusu olan “Anlamsal Web” ve “Web kullanım madenciliği”'ni birleştirerek sitelerin içerik ve anlam bilgisinden faydalanarak daha kaliteli sayfa ziyaret kalıpları ve ilişkileri bulabilmektedir. Bunu sağlamak için sayfaların anlamsal bilgilerini taşıyan ontolojilerle gelen kavram, terim ve bunların Web objeleriyle olan ilişkileri incelenecektir. Üretilecek kalıp ve ilişkilerin kalitesini ölçmek öneri mekanizması kullanılacak ve sonuçlar klasik yaklaşımla karşılaştırılacaktır.Ana hatlarıyla özetlemek gerekirse, projede anlamsal bilgilerin tanımlı olduğu bir Web sitesinin kullanım kayıtları taranarak ziyaretçilerin beğendiği ortak kavram nitelikleri ve bu kavramlar arası ardışık ziyaret ilişkileri çıkartılacak ve bu çıkartılan sonuçlar kullanılarak ziyaret edilecek sayfa tahmini ve önerisi sunulacaktır