Cross Validation Of Neural Network Applications For Automatic New Topic Identification

There are recent studies in the literature on automatic topic-shift identification in Web search engine user sessions; however most of this work applied their topic-shift identification algorithms on data logs from a single search engine. The purpose of this study is to provide the cross-validation of an artificial neural network application to automatically identify topic changes in a web search engine user session by using data logs of different search engines for training and testing the neural network. Sample data logs from the Norwegian search engine FAST (currently owned by Overture) and Excite are used in this study. Findings of this study suggest that it could be possible to identify topic shifts and continuations successfully on a particular search engine user session using neural networks that are trained on a different search engine data log

ÖĞRENCİ-PROJE ATAMA PROBLEMİNDE FARKLI GRUP KARARLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

Öğrenci-Proje Atama (ÖPA), genel olarak, çeşitli kriterlerin dikkate alınmasıyla öğrenci-proje gruplarının oluşturmasını ve bu gruplara projelerin atanmasını içeren çok-kriterli bir problem olarak tanımlanabilir. Bu çalışmada, problemin çözümü için üç aşamadan oluşan bir yaklaşım önerilmektedir. Yakın tarihli başka bir çalışmada geliştirilmiş olan bir 0-1 tamsayılı-hedef programlama formülasyonundan adapte edilmiş olan matematiksel programlama modeliyle, çalışmanın ilk aşamasında çeşitli kriterler dikkate alınarak öğrenci-proje gruplarının oluşturulması gerçekleştirilmektedir. Söz konusu kriterler ise (i) bir gruptaki öğrenci sayısı, (ii) genel akademik not ortalaması (GANO) değeri, (iii) yabancı dil, (iv) bilgisayar programlama, (v) genel ofis yazılımları ve (vi) veri tabanı yönetimi yetenekleridir. Sonraki aşamada, grup-proje eşleştirmeleri gerçekleştirilmeden önce, oluşturulan grupların proje tercihleri için grup üyelerinin farklı bakış açılarını yansıtan grup kararları belirlenmektedir. Son olarak, öğrenci-proje gruplarının proje tercihlerine yönelik olarak oluşturulan grup kararları kullanılarak bir 0-1 tamsayılı program ile grup-proje atamaları gerçekleştirilmektedir. Çalışmanın literatüre olan katkısı, önerilen üç aşamalı yaklaşımla, grup kararlarının dikkate alınarak ÖPA probleminin çözülmesi şeklinde özetlenebilir. Böylelikle, farklı bakış açılarına sahip çok sayıdaki öğrencinin tercihleri, ÖPA sürecinde önemli bir kriter olan tercih kriteri için yansız ve tek bir grup kararı olarak ele alınabilmektedir. Önerilen yaklaşım, akademik bir kurumdaki gerçek bir ÖPA problemine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, ilgili literatürde bulunan diğer atama yaklaşımlarının sonuçları ile çeşitli performans parametreleri açısından karşılaştırılmıştır ve kriterlerin performans skorlarında ortalama %9 oranında iyileşme olduğu gözlenmiştir

Identifying and predicting topic changes in search engines user sessions

İnternet’in çok hızlı büyümesiyle birlikte, bu geniş veritabanında, İnternet kullanıcılarının aradıkları bilgilere ulaşım sorunu ortaya çıkmış ve bu sorunu ortadan kaldırmak amacıyla, arama motoru denilen sistemler geliştirilmiştir. İnternet kullanıcıları, bir oturum boyunca, arama motorlarını kullanarak, birden çok sayıda konuyla ilgili aramalar yapabilmektedirler. Bu durumda, bir oturum boyunca yapılan aramalar arasında, arama yapılan konuda bir veya daha fazla sayıda değişiklikler olmaktadır. İnsan yardımı olmaksızın, bu değişikliklerin tespit edilebilmesini sağlayan sistemlerin geliştirilmesi, kullanıcıların davranışlarını analiz etmek açısından önemli bir potansiyele sahiptir. Bu nedenle, bir oturumdaki konu değişikliklerinin belirlenmesi önemlidir. Bu çalışma, arama motorları kullanıcı oturumlarındaki konu değişikliklerinin tespit ve tahminiyle ilgilidir. Bu çalışmada, arama motorları kullanıcı oturumlarındaki konu değişikliklerinin belirlenmesi için temel olarak iki farklı yaklaşım uygulanmıştır: (i) Dempster-Shafer teorisi ve genetik algoritmalar yaklaşımı ve (ii) yapay sinir ağları yaklaşımı. Yaklaşımlar Excite ve Fast arama motorlarının veri kümelerinden alınan örnekler üzerinde uygulanmıştır. Uygulanan yaklaşımlar, örneklerdeki her kayıt için “konu değişikliği yok” ve “konu değişikliği var” şeklinde atamalar yapmaktadırlar. Bu atamaları yapmak için iki farklı veri kullanılmaktadır. Bunlar, ardışık iki arama arasındaki süreyi gösteren zaman aralığı (time interval – ti) ve ardışık iki aramada girilmiş olan sorgular arasındaki yapısal ilişkileri gösteren arama yapısı (search pattern – sp) verileridir. Yaklaşımlar tarafından yapılan atamalar, insanlar tarafından yapılan atamalarla karşılaştırılmış ve yaklaşımların performans ölçüleri hesaplanmış ve incelenmiştir.With the rapid expansion of the Internet, for Internet users the problem of getting the necessary information in this large database, occurred and to solve this problem, systems called search engines were developed. Internet users can do searches about more than one topic by using search engines in a session. So, one or more topic changes can be occurred among the searches in the session. Developing systems which make possible to identify these changes without human help has an important potential for analyzing users’ behaviors. So, it is important to identify the topic changes in a session. This study is about identifying and predicting topic changes in search engines user sessions. In this study, basically, two different approaches are applied for identifying topic changes in search engines user sessions: (i) Dempster-Shafer theory and genetic algorithms approach and (ii) neural networks approach. The approaches are applied on the samples selected from Excite and Fast search engines’ datasets. Using these approaches “topic continuation” or “topic shift” assignments are made for each record in the sample. Two different parameters are used for making these assignments. These are time interval (ti) parameter which indicates the time between two consecutive searches and search pattern (sp) parameter which indicates structural relations between two consecutive searches. The assignments which are made by proposed approaches are compared with the assignments which are made by humans, and performance measures are calculated and analyzed