Yazılım Mühendisliği Bölümü Yayın Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12416/2147
Browse
Browsing Yazılım Mühendisliği Bölümü Yayın Koleksiyonu by Subject "Bilgisayar Bilimleri, Bilgi Sistemleri"
Now showing 1 - 2 of 2
- Results Per Page
- Sort Options
Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 3Identifying Criminal Organizations From Their Social Network Structures(Tubitak Scientific & Technological Research Council Turkey, 2019) Genc, Burkay; Sever, Hayri; Cinar, Muhammet SerkanIdentification of criminal structures within very large social networks is an essential security feat. By identifying such structures, it may be possible to track, neutralize, and terminate the corresponding criminal organizations before they act. We evaluate the effectiveness of three different methods for classifying an unknown network as terrorist, cocaine, or noncriminal. We consider three methods for the identification of network types: evaluating common social network analysis metrics, modeling with a decision tree, and network motif frequency analysis. The empirical results show that these three methods can provide significant improvements in distinguishing all three network types. We show that these methods are viable enough to be used as supporting evidence by security forces in their fight against criminal organizations operating on social networks.Article Otomatik Konuşma Tanımaya Genel Bakış, Yaklaşımlar ve Zorluklar: Türkçe Konuşma Tanımanın Gelecekteki Yolu(2019) Oyucu, Saadin; Polat, Huseyin; Sever, Hayriİnsanlar arasındaki en önemli iletişim yöntemi olan konuşmanın, bilgisayarlar tarafından tanınması önemli bir çalışma alanıdır. Bu araştırma alanında farklı diller temel alınarak birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Literatürdeki çalışmalar konuşma tanıma teknolojilerinin başarımının artmasında önemli rol oynamıştır. Bu çalışmada konuşma tanıma ile ilgili bir literatür taraması yapılmış ve detaylı olarak sunulmuştur. Ayrıca farklı dillerde bu araştırma alanında kaydedilen ilerlemeler tartışılmıştır. Konuşma tanıma sistemlerinde kullanılan veri setleri, özellik çıkarma yaklaşımları, konuşma tanıma yöntemleri ve performans değerlendirme ölçütleri incelenerek konuşma tanımanın gelişimi ve bu alandaki zorluklara odaklanılmıştır. Konuşma tanıma alanında son zamanlarda yapılan çalışmaların olumsuz koşullara (çevre gürültüsü, konuşmacıda ve dilde değişkenlik) karşı çok daha güçlü yöntemler geliştirmeye odaklandığı izlenmiştir. Bu nedenle araştırma alanı olarak genişleyen olumsuz koşullardaki konuşma tanıma ile ilgili yakın geçmişteki gelişmelere yönelik genel bir bakış açısı sunulmuştur. Böylelikle olumsuz koşullar altında gerçekleştirilen konuşma tanımadaki tıkanıklık ve zorlukları aşabilmek için kullanılabilecek yöntemleri seçmede yardımcı olunması amaçlanmıştır. Ayrıca Türkçe konuşma tanımada kullanılan ve iyi bilinen yöntemler karşılaştırılmıştır. Türkçe konuşma tanımanın zorluğu ve bu zorlukların üstesinden gelebilmek için kullanılabilecek uygun yöntemler irdelenmiştir. Buna bağlı olarak Türkçe konuşma tanımanın gelecekteki rotasına ilişkin bir değerlendirme ortaya konulmuştur.
