Year 2019, Volume 4, Issue 1, Pages 14 - 22 2019-02-01

Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti

Lütfiye KUŞAK [1]

45 65

Günümüzde gerek yazılım gerekse donanım alanlarındaki gelişmeler çok daha fazla verinin kayıt altına alınmasını olanaklı hale getirmektedir. Kayıt altına alınan verilerin anlamlı bir şekilde işlenmesi ve analizi güncel konular arasında yer almaktadır. Verilerin elde edilmesi çok maliyetli olduğundan mevcut kaynakların akıllı bir şekilde yönetilmesi giderek önem kazanmaktadır. Bu nedenle sadece bilişim alanında değil, yerel yönetimlerden ticaret sektörüne kadar geniş bir yelpazede teknolojinin sunduğu imkânların çok iyi değerlendirmesi gerekmektedir. Günümüzde sağlıklı ve sürdürülebilir kentsel gelişim için, teknolojinin sunduğu imkânlardan yararlanmanın gerekliliği çok açıktır. Yapılan çalışmada web içeriklerinin mekânsal bilgilerin desteklenmesinde kullanılıp kullanılamayacağı incelenmiştir.  Bu amaçla web sayfalarındaki içeriklerden elde edilen mekânsal veri setleri, yapılan çalışmada çok amaçlı incelemeye alınmıştır. Çalışma bölgesi olarak İstanbul iline bağlı Şişli ilçesi seçilmiştir. Web sayfalarındaki adres verilerine ait kullanım türlerinin belirlenebilmesi için, öncelikle web sayfaları içerik açısından web madenciliği yöntemleri ile analiz edilmiştir ve duyarlılık sonucu % 85 olarak bulunmuştur. 

Adres, web madenciliği, K-NN sınıflandırması
  • Bhatia, MPS., ve Kumar, A., (2008). Information retrieval and machine learning: supporting Technologies for web mining research and practice, Webology, 5, 2.
  • Boll, S., Jones, C., Kansa, E., Kishor, P., Naaman, M., Purves, R., ... & Wilde, E. (2008, April). Location and the web (LocWeb 2008). In Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web (pp. 1261-1262). ACM.
  • Borges, K. A., Laender, A. H., Medeiros, C. B., & Davis Jr, C. A. (2007, November). Discovering geographic locations in web pages using urban addresses. In Proceedings of the 4th ACM workshop on Geographical information retrieval (pp. 31-36). ACM.
  • Borges, K. A., Laender, A. H., Medeiros, C. B., da Silva, A. S., & Davis Jr, C. A. (2003). The Web as a Data Source for Spatial Databases. In GeoInfo.
  • Buyukokkten, O., Cho, J., Garcia-Molina, H., Gravano, L., & Shivakumar, N. (1999). Exploiting geographical location information of web pages. ACM SIGMOD Workshop on The Web and Databases (WebDB'99), Philadelphia, Pennsylvania, USA.
  • Clough, P. (2005, November). Extracting metadata for spatially-aware information retrieval on the internet. In Proceedings of the 2005 workshop on Geographic information retrieval (pp. 25-30). ACM.
  • Dalli, A. (2006, May). System for spatio-temporal analysis of online news and blogs. In Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web (pp. 929-930). ACM.
  • Daş, R., Türkoğlu, İ., & Poyraz, M. (2006). Genetik algoritma yöntemiyle ınternet erişim ka yıtlarından bilgi çıkarılması. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(2), 67-72.
  • Ding, J., Gravano, L., & Shivakumar, N. (1999). Computing geographical scopes of web resources. Stanford.
  • Etzioni, O. (1996). The World-Wide Web: quagmire or gold mine?. Communications of the ACM, 39(11), 65-68.
  • Gelernter, J., & Lesk, M. E. (2008, October). Traditional resources help interpret texts. In Proceedings of the 2008 ACM workshop on Research advances in large digital book repositories (pp. 17-20). ACM.
  • Gruber, T. R. (1995). Toward principles for the design of ontologies used for knowledge sharing?. International journal of human-computer studies, 43(5-6), 907-928.
  • Heuer, J. T., & Dupke, S. (2007). Towards a spatial search engine using geotags. GI-Days, 199-204.
  • Hill, L. L. (2000, September). Core elements of digital gazetteers: placenames, categories, and footprints. In International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries (pp. 280-290). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Jones, C. B., Abdelmoty, A. I., Finch, D., Fu, G., & Vaid, S. (2004, October). The SPIRIT spatial search engine: Architecture, ontologies and spatial indexing. In International Conference on Geographic Information Science (pp. 125-139). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Kohavi, R. (1998). Glossary of terms. Machine Learning, 30, 271-274.
  • Kunc, M. (2007). Web Mining Overview. In Proceedings of the 13th Conference STUDENT EEICT 2007 Volume (pp. 391-395). Brno University of Technology.
  • Li, W., Goodchild, M. F., & Raskin, R. (2014). Towards geospatial semantic search: exploiting latent semantic relations in geospatial data. International Journal of Digital Earth, 7(1), 17-37.
  • Li, W. (2018). Lowering the barriers for accessing distributed geospatial big data to advance spatial data science: the PolarHub solution. Annals of the American Association of Geographers, 108(3), 773-793.
  • Markowetz, A., (2004). Geographic properties of internet resources, Diplomarbeit. Philipps-Universität Marburg Fachbereich Mathematik und Informatik Geographic Properties of Internet Resources.
  • Markowetz, A., Chen, Y. Y., Suel, T., Long, X., & Seeger, B. (2005, June). Design and Implementation of a Geographic Search Engine. In WebDB (Vol. 5, pp. 19-24).
  • McCurley, K. S. (2001, April). Geospatial mapping and navigation of the web. In Proceedings of the 10th international conference on World Wide Web (pp. 221-229). ACM.
  • Salton, G., Wong, A., & Yang, C. S. (1975). A vector space model for automatic indexing. Communications of the ACM, 18(11), 613-620.
  • Tezuka, T., Kurashima, T., & Tanaka, K. (2006, May). Toward tighter integration of web search with a geographic information system. In Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web (pp. 277-286). ACM.
  • Tri, N. T., & Jung, J. J. (2015). Exploiting geotagged resources to spatial ranking by extending hits algorithm. Computer Science and Information Systems, 12(1), 185-201.
  • Waldinger, R., Jarvis, P., & Dungan, J. (2003, May). Pointing to places in a deductive geospatial theory. In Proceedings of the HLT-NAACL 2003 workshop on Analysis of geographic references-Volume 1 (pp. 10-17). Association for Computational Linguistics.
  • Xu, Z., Zhang, H., Sugumaran, V., Choo, K. K. R., Mei, L., & Zhu, Y. (2016). Participatory sensing-based semantic and spatial analysis of urban emergency events using mobile social media. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2016(1), 44.
Primary Language tr
Subjects Engineering
Journal Section Makaleler
Authors

Orcid: 0000-0002-7265-245X
Author: Lütfiye KUŞAK (Primary Author)
Institution: İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ, MİMARLIK VE TASARIM FAKÜLTESİ
Country: Turkey


Bibtex @research article { geomatik429344, journal = {Geomatik}, issn = {}, eissn = {2564-6761}, address = {Murat YAKAR}, year = {2019}, volume = {4}, pages = {14 - 22}, doi = {10.29128/geomatik.429344}, title = {Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti}, key = {cite}, author = {KUŞAK, Lütfiye} }
APA KUŞAK, L . (2019). Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti. Geomatik, 4 (1), 14-22. DOI: 10.29128/geomatik.429344
MLA KUŞAK, L . "Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti". Geomatik 4 (2019): 14-22 <http://dergipark.org.tr/geomatik/issue/43359/429344>
Chicago KUŞAK, L . "Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti". Geomatik 4 (2019): 14-22
RIS TY - JOUR T1 - Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti AU - Lütfiye KUŞAK Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.29128/geomatik.429344 DO - 10.29128/geomatik.429344 T2 - Geomatik JF - Journal JO - JOR SP - 14 EP - 22 VL - 4 IS - 1 SN - -2564-6761 M3 - doi: 10.29128/geomatik.429344 UR - https://doi.org/10.29128/geomatik.429344 Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Geomatik Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti %A Lütfiye KUŞAK %T Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti %D 2019 %J Geomatik %P -2564-6761 %V 4 %N 1 %R doi: 10.29128/geomatik.429344 %U 10.29128/geomatik.429344
ISNAD KUŞAK, Lütfiye . "Web Madenciliği ve Mekânsal İçerik Tespiti". Geomatik 4 / 1 (February 2019): 14-22. https://doi.org/10.29128/geomatik.429344