Hızla ve kontrolsüzce artan veri dünyasında, veri tekilleştirme büyük bir ihtiyaçtır. Veri tekilleştirme, veri tabanında yinelenen verilerin kopyalarını ortadan kaldırmak ya da onları tespit ederek, eşsiz kimlik numarası ile betimlemek için kullanılan bir tekniktir. Oteller veri tabanında; ismi, adresi, acente bilgisi, ve fiyat bilgisi bulunan bir otelin, kayıtlarda farklı isim ve kimlik numaları ile bulunması, karşılaştırma olanağı sunmamaktadır. Rakip analizinin tam anlamıyla yapılabilmesi, rakip fiyat durumlarının bilinmesi ve pazar takibi bütün bu otel isimlerinin tekilleştirilmesi ile mümkündür. Bu çalışmanın amacı, otel isimlerini eşleştirerek, eş olan otelleri tek bir kimlik numarası ile tanımlamak ve tekil veriyi elde etmektir.
Veri tekilleştirme için çeşitli metin benzerliği algoritmaları kullanılır. Bu çalışmada, Metin Benzerliği algoritmaları otel isimleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Mesafe düzenleme bazlı benzerlik, belirteç bazlı benzerlik, diziliş tabanlı benzerlik algoritmaları ile bulanık dize eşleme algoritmaları incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda Bulanık dize eşleme algoritmasının ve Jaro Winkler mesafesinin birlikte kullanıldığı hibrit bir model önerilmiştir.
Metin Benzerliği Veri Tekilleştirme Bulanık Dize Eşleme Jaro Winkler Mesafesi
TUBİTAK
3192318
Bu çalışma, TUBİTAK tarafından desteklenen TEYDEB 3192318 numaralı, Yapay Zeka İle Çoklu Tedarikçi Yapılarında, Otellerin Ve Oda Tiplerinin Eşleştirilmesi projesinden oluşturulmuştur. Desteği için TUBİTAK’a teşekkür ederiz.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler(Araştırma) |
Yazarlar | |
Proje Numarası | 3192318 |
Yayımlanma Tarihi | 22 Aralık 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2021 Cilt: 14 Sayı: 2 |
https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü | |
Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız. Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır: 1. Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir. 2. Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır. 3. Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır. 4. Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir. 5. İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir. 6. Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.
Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır. |