Yazar "Çağlar, Burak" seçeneğine göre listele
Listeleniyor 1 - 3 / 3
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
Öğe Çok değişkenli haritalama için kümeleme yöntemlerinin kullanılması(2017) Selvi, Hüseyin Zahit; Çağlar, BurakÇok değişkenli haritalama mekânsal objelere ait birden çok özelliğin harita kullanılarak görsel sunumudur. Çeşitli veri hazırlama ve istatistiksel sınıflandırma teknikleri kullanılarak mekânsal objelere ait birden çok özellik görsel olarak incelenebilir ve kartografik işaretlerle gösterilebilir. Bu kapsamda kümeleme analizi yöntemleri de çok değişkenli haritalama için kullanılabilir. Bu çalışmada kümeleme analiz yöntemlerinden kortalama yöntemi, k-temsilci yöntemi ve Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme yöntemi ele alınmıştır. Bu yöntemlerle Türkiye'deki üç ayrı yıla ait trafik kaza verileri kullanılarak oluşturulan sınıflar ve üretilen çok değişkenli haritalar kullanılarak bu yöntemlerin karşılaştırılması yapılmış, bu yöntemlerle üretilen haritaların risk yönetimi ve planlamada kullanılabilirliği üzerinde durulmuştur.Öğe Mekansal verilerin kümeleme analizi ile değerlendirilmesi(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2018) Çağlar, Burak; Selvi, Hüseyin ZahitTeknolojik gelişmeler sayesinde her geçen gün iş, toplum, bilim ve mühendislik, sağlık ve günlük hayatla ilgili her alandan sürekli olarak veriler toplanmakta ve bu veriler büyük kapasiteli veritabanlarında saklanmaktadır. Bu veritabanlarında yer alan verilerin insanoğlunun hayatında daha faydalı olabilmesi için çeşitli tekniklerle işlenerek anlam kazandırılması yani "bilgi"ye dönüştürülmesi gerekmektedir. Veri Madenciliği disiplini çeşitli algoritma ve teknikler kullanılarak büyük veritabanlarında yer alan veri yığınlarından anlamlı bilginin elde edilmesine imkân sağlamıştır. Bu çalışma kapsamında "Veri Madenciliği" disiplini, veri madenciliğinin kullanım alanları ve veri madenciliği model ve teknikleri açıklanmıştır. Ayrıca mekânsal verilerin analizinde veri madenciliği tekniklerinin kullanımı üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda Türkiye'deki 2011, 2012 ve 2013 yıllarına ait Trafik Kaza istatistik veri setleri üzerinde k-ortalama yöntemi, k-medoids yöntemi ve Birleştirici Hiyerarşik Kümeleme (AGNES) yöntemleri kullanılarak kümeleme analizi yapılmış ve kümeleme analizi sonuçları kullanılarak çok değişkenli haritalar üretilmiştir. Üretilen haritalar karşılaştırılarak bu haritaların risk yönetimi ve planlamada kullanılabilirliği tartışılmıştır. 2011, 2012 ve 2013 yıllarına ait verilerin AGNES kümeleme analizi sonuçlarıyla hazırlanan çok değişkenli haritaların birbirleriyle oldukça uyumlu olduğu görülmüştür. Bu sonuç AGNES yöntemiyle üretilen çok değişkenli haritaların risk yönetimi açısından da oldukça önemli olduğunu göstermiştir. k-ortalama ve k-medoids kümeleme analizleri sonuçlarıyla üretilen çok değişkenli haritalarda farklı küme sayıları için kümeleme sonuçları gözlemlenmiştir. Her iki algoritmanın da kümeleme performansları benzerlik gösterse de k-medoids algoritmasında kümelerin birbirinden daha iyi ayrıldığı gözlemlenmiştir.Öğe Sosyal medya mesajlarında veri madenciliği ile bilgi keşfi ve görsel analitik ortamda sunulması: COVID-19 tweet veri seti örneği(Necmettin Erbakan Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Çağlar, Burak; Selvi, Hüseyin ZahitGünümüzde, sosyal medya iletişim ve kişisel ilgi alanlarını oluşturmak için en etkili araçtır. Akıllı cihazların ve sosyal platformların yaygın kullanımıyla, sosyal medyanın önemi artmış ve birçok kişi tarafından tercih edilir hale gelmiştir. Sosyal medya, insanlar arasındaki etkileşimi destekleyerek, yapılandırılmamış, ayrıntılı ve büyük ölçekli dijital verilerin kaynağı haline gelmiştir. COVID-19 pandemisi, çağımızın en önemli küresel krizi olarak kabul edilmektedir. Bu pandemi, başlangıçta bir sağlık krizi olarak başlamış olsa da hızla tüm dünyaya yayılan benzersiz bir sosyo-ekonomik ve çevresel krize dönüşmüştür. Pandemi yönetiminin büyük bir kısmını mekânsal gelişimin takibi oluşturmaktadır. Salgınların kontrol altına alınması, temas takibi ve yayılımın önlenmesi için etkili bir toplum müdahalesinin sağlanabilmesi adına mekânsal bilgilere olan ihtiyaç oldukça büyüktür. Kriz yönetimi için kaliteli veri ve istatistiksel sonuçlar büyük önem taşımaktadır. Mekânsal görsel analitik, kullanıcıların mekânsal verileri kullanarak örüntüleri tespit etmeleri ve gelecekteki sonuçları tahmin etmeleri için kartografya, veri yönetimini, veri madenciliğini, arayüz tasarımı ve bilişsel bilim vb. farklı disiplinlerden yararlanmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı, bilgi biliminin ve kartografyanın etkileşimli yapısını yansıtan Web tabanlı mekânsal görsel analitik uygulama örneği geliştirilmesidir. Bu doğrultuda,eski adıyla Twitter yeni adıyla X sosyal medya platformunda COVID-19 pandemi döneminde aşılar hakkında oluşturulan tweet veri seti kullanılmıştır. Tweet verilerinin mekânsal gelişiminin izlenmesi amacıyla konum bilgisi çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, tweet veri setinde yer alan saklı örüntülerin keşfi gerçekleştirilmiştir. Veri setinde keşfi yapılan yeni bilgiler kullanılarak, K-ortalamalar ve Ward yöntemiyle kümeleme analizi gerçekleştirilmiştir. Mesajların oluşturulduğu ülkelerin benzerlikleri ve farklılıkları ortaya konmuştur. Tweet veri setinde yer alan mesajların, veri setinden keşfedilen yeni bilgilerin, kümeleme analizi sonucu elde edilen bilgiler ile üretilen tematik haritaların birbirleriyle etkileşim içinde olduğu, araştırmacının belirlediği sorgulamalar kapsamında filtrele araçlarının yer aldığı, veri setindeki mesajların mekânsal - zamansal gelişiminin aynı ekran üzerinden takip edildiği ve araştırmaya ait sonuçların farklı grafiksel araçlarla kullanıcıya aktarıldığı Web tabanlı interaktif bir uygulama geliştirilmiştir.
