PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

Mining frequent semantic event patterns Sık anlamsal olay desenleri madenciliği

Özellikle Web’deki dinamik sayfa yaratımı ve zengin kullanıcı etkileşimi yüzünden, sayfa gösterimini temel alan geleneksel Web kullanım madenciliği metodlarının yararlılıkları sınırlıdır. Anlamsal olaylar kavramı, kullanıcıların davranışlarını modellemedeki zorlukları aşmak için geliştirildi. Kavramsal olarak, olaylar kullanıcıların daha yüksek seviyedeki eylemleridir ve sayfa gösteriminden teknik olarak bağımsızdır. Olaylar web sitesinin alanında ilgili özellikleri olan nesneler olarak modellenmiştir. Bir video izleme web sitesinden örnek bir olay, ‘video izleme olayı’, ilişkili özellikler ise ‘video’, ‘videonun süresi’, ‘videonun uzunluğu’, v.b. olarak verilebilir. Olay nesneleri, web sitesi ontolojisinin alan modeline ait olduğunda ise, olaylara anlamsal olaylar denilebilir. Bu çalışmada, web kullanım kayıtlarından anlamsal olay desenlerini çıkartacak yeni bir algoritma ve bir çerçeve önerilmiştir. Web sitesinin anlanındaki olaylarının takip edilmesi, kayıt altına alınması, anlamsal bilgi ile desteklenmesi, olayların genelliğine ilişkin bir sıralama ve sık olay dizilerinin hesaplanmasına ilişkin bir algoritma sunulmuştur.

A singular value decomposition approach for recommendation systems Öneri sistemleri için tekil değer ayrışımı yaklaşımı

Son yıllarda meydana gelen teknolojik gelişmeler sonucu, veri analizi şirketler ve araştırmacılar açısından son derece önemli bir alan haline gelmektedir. Şirketler, müşterileri ile ilgili ellerinde varolan bilgileri analiz ederek ve ileriki kararlarını alırken bu analizlerine göre hareket ederek karlarını artırmaya çalışmaktadır. Şirketlerin bu ihtiyaçlarına paralel olarak, araştırmacılar veriyi daha doğru ve hızlı işleyebilmek için farklı metodolojiler geliştirmektedir. Öneri sistemleri bu açılardan en popüler ve en yaygın veri analiz yazılımlarıdır. Bir öneri sistemi mevcut veriye bilgi işleme tekniklerini uygulayıp analiz ederek, kullanıcılarına kisiselleştirilmiş ürün önerileri sunar. Ancak özellikle internetin yaygınlaşması ile müşteri ve ürün sayısındaki büyük artışlar öneri sistemleri için bazı problemleri beraberinde getirmektedir. Bu problemler yüksek kalitede önerilerin yapılması ve saniyede milyonlarca öneri isteğine cevap verebilmektir. Öneri sistemlerinin performansını artırmaya yönelik, araştırmacılar tarafından birçok metod önerilmektedir. Boyut indirgemeye dayalı Tekil Değer Ayrışımı (TDA), son derece yüksek kalitede öneriler üreten fakat hesaplama açısından pahalı matris işlemleri gerektiren bir yöntemdir. Bu tez kapsamında TDA’ya dayalı öneri tekneğine, kullanıcıya ve ürünlere göre kategoriler oluşturma, ve bu kategorileri öneri sürecine dahil etme işlemi önerilmekte ve bu eklemenin olumlu sonuçları deneyler ile doğrulanmaktadır. Bunun yanında, klasik iki boyutlu TDA tekniğine, üçüncü boyut olarak etiketler adapte edilmiş ve deneysel sonuçlar raporlanmıştır. Bu iyileştirmeler daha doğru ve genişletilebilir öneri sistemleri oluşturmayı sağlamıştır.

A hybrid geo-activity recommendation system using advanced feature combination and semantic activity similarity İleri özellik birleştirme ve anlamsal eylem benzerliği kullanan melez coğrafi eylem öneri sistemi

Taşınabilir telefonlar ve uydu destekli konumlandırma sistemlerinin gelişmesi ile, bu alandaki uygulamalar için yeni ihtiyaçlar ortaya çıkmaktadır. Kullanıcıları en çok ilgilendirenlerden gereksinimlerden birisi, özellikle turistlerin ve yabancı bireylerin şehirlerde yönlendirilmesi için kullanılan, konum (İng., GPS) verisi tabanlı eylem öneri sistemidir. Bu nedenle günümüzde, konum tabanlı sosyal ağlar ve konum tabanlı öneriler literatürde ilgi çeken araştırma konuları olarak ortaya çıkmışlardır. Bireysel öneri yöntemlerindeki sorunlari gidermek amacıyla önerilmiş çeşitli melez sistemler bulunmaktadır. Bu tezde, genellikle iki boyutlu konum-eylem değerleme matrisi ile gösterilen coğrafi eylem öneri sisteminin doğruluğunu arttırmak amaçlanmaktadır. Bu iyileştirme, farklı kaynaklardan edinilen verilerin birleştirilmesi ve tekil değer ayrışımı (İng., SVD) yönteminin bilinen üstünlüklerinden yararlanılması ile gerçekleştirilmektedir. Bu yöntem, verinin içindeki gizli ilişkileri ortaya çıkarır ve büyüklüğünü azaltır. Ayrıca, tasarlanan yöntem, kullanıcı-konum-eylem formundaki üç boyutlu değerleme tensörünü iki boyutlu öneri matrisine çevirecek şekilde genişletilmiştir. Bu dönüştürme, yüksek seviye tekil değer ayrışımı (İng., HOSVD) ve çeşitli üç boyutlu matrislerin birleştirilmesi ile gerçekleştirilmiştir. Ek olarak, eylem-eylem benzerliği matrisi, anlamsal bir yapı içerisinden çıkarılmaktadır.

An extensible security infrastructure for the secondary use of electronic health records in clinical research Elektronik sağlık kayıtlarının klinik araştırmalarda ikincil kullanımı için genişletilebilir güvenlik altyapısı

Klinik araştırma çalışmalarını kolaylaştırmada Elektronik Sağlık Kayıtlarının (ESK) yeniden kullanılması büyük bir potansiyele sahiptir. Birlikte çalışabilirlik yanında, klinik araştırmalar için ikincil kullanımda tıbbi verilerin güvenlik ve gizliliğini korumak bu alandaki en önemli sorunlardan biridir. Klinik bilginin ESK sistemleri ve klinik araştırma sistemleri arasında etik ve güvenli bir şekilde paylaşılmasını sağlamak amacıyla, klinik bakım ve klinik araştırma partileri tarafından kullanılabilen standartlara dayalı, birlikte çalışabilen ve uyarlanabilir güvenlik ve gizlilik mekanizmaları olması gereklidir. Bu tez kapsamında, klinik araştırma alanında pazar sonrası ilaç güvenliği çalışmalarını güçlendirmek amacıyla ESK?ların yeniden kullanımını destekleyen genişletilebilir bir güvenlik altyapısı geliştirilmiştir. Bu çalışma, sorgu sonucu olarak alınan klinik örneklere uygulanan yeni veri koruma mekanizmaları ile birlikte standart profillere uygun ek güvenlik servislerini kapsayarak ESK’ların klinik araştırma çalışmalarında güvenli kullanımını garanti etmektedir.