Yrd. Doç. Dr.Erdinç UZUN
|
|
- Duygu Şerif
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ WEB SAYFALARINDAN BİLGİ ÇIKARIMI: WEB SİTELERİNDEN BİLGİ ÇIKARIMI YAPAN BİR UYGULAMA ve CÜMLE SINIFLAMASI AKILLI BİLGİ ERİŞİMİ Kadriye EREN Mustafa UTKU Merve ÇAVUŞLAR DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr.Erdinç UZUN LİSANS TEZİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ÇORLU 2013 i
2 AKILLI BİLGİ ERİŞİMİ ÖZET Günümüzde, ticari ve soysal ortamda gerçekleşen her işlemin internet dünyasına taşınması ile internetin önemi bir kat daha artmıştır. Artık insanlar iletişimlerini, görüşlerini ve yorumlarını metin veya resim halinde kolayca internet üzerinden yapabilmektedir. Bu yapı sayesinde, insanlar başkalarının bir görüş veya ürün hakkında bilgilerini göz önüne alarak bilgilenmeye çalışmaktadırlar. Fakat bu bilgi o kadar fazladır ki bu kadar bilgiyi okumak ve değerlendirmek uzun zaman almaktadır. Bu projenin amacı, metinler üzerinden bir ürün, bir otel veya bir web hosting şirketi hakkında olumsuz, olumlu, nötr veya soru cümlesi analizi yapabilen bir uygulama sayesinde hızlı karar veren bir sistem geliştirmektir. i
3 TEŞEKKÜR Bu çalışma Namık Kemal Üniversitesi, Çorlu Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Yılı Bahar Dönemi Tez Çalışması olarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmalarım boyunca yardımlarını ve tecrübelerini esirgemeyen danışman hocam Sayın Yrd. Doç. Dr. Erdinç UZUN a ve üniversite hayatım boyunca bana yol gösteren, beni yönlendiren tüm hocalarıma sonsuz teşekkür ederim. Eğitim-öğretim hayatım boyunca her zaman yanımda olan, beni destekleyen değerli annem Hanife ÇAVUŞLAR başta olmak üzere tüm aileme ve arkadaşlarıma teşekkürü bir borç bilirim. Merve ÇAVUŞLAR. ii
4 TEŞEKKÜR Üniversitedeki hayatım boyunca yardımlarını ve tecrübelerini esirgemeyen danışman hocam Sayın Yrd. Doç. Dr. Erdinç UZUN a başta olmak üzere akademik birikimlerini paylaşan ve akademik düşünme yeteneği kazandıran tüm üniversite hocalarıma, Hayatım boyunca her zaman yanımda olan, beni destekleyen aileme, arkadaşlarıma ve tüm dostlarıma teşekkür ederim. Mustafa UTKU iii
5 TEŞEKKÜR iv
6 İÇİNDEKİLER İç Kapak Özet Teşekkür Teşekkür Teşekkür İçindekiler Tablolar Dizini Resim Dizini SAYFANO i ii iii iv v vi-vii-viii ix x-xi 1. GİRİŞ 1.1. Çalışmanın Anlam ve Önemi 1 2. BİLGİ ÇIKARIMI 2.1. Bilgi Çıkarım Yöntemleri 3 3. PROJENİN TANIMI 4. PROJEDE KULLANILAN DÜŞÜNÜLEN TEKNOLOJİ VE KAYNAKLAR 5. PROJENİN YARARLARI 6. PROJENİN HEDEFİ 7. PROGRAMA GENEL BAKIŞ 7.1. Form1 Ara Yüzü 7.2. Form_WebSite.cs Ara Yüzü 8.PROGRAMIN ÇALIŞMASI 8.1. Web Sitelerinin Veri Tabanına Eklenmesi 8.2. Web Siteleri Üzerinde İşaretlemenin Yapılması 8.3. Web Sitelerinden Yorumların Çekilmesi 8.4. Yorum Cümlelerinin Analizi v
7 9. METİN SINIFLAMA 9.1. Sınıflandırma Algoritmaları SMO NAIVEBAYES DECISION TREE (KARAR AĞAÇLARI) 9.2. Sınıflandırma Yöntemleri Stemming (Gövdeleme) Stop Words Zemberek Add Features 10.SENTİMENT ANALİZİ Sentiment Analizi Uygulamasının Özellikleri Sentiment Analizinin Amacı 11. DENEYSEL TESTLER 11.1.WEKA Kappa İstatistiği String To Word Vector Kavramı 11.2.Türkçe Siteler İçin Oluşturulan Veri Seti Test Dosyalarının WEKA Da Uygulanması No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları vi
8 Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Testlerin Sonuçlarının Birlikte Değerlendirilmesi Yabancı Siteler İçin Oluşturulan Veri Seti Test Dosyalarının WEKA da Uygulanması No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Stemming(Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Testlerin Sonuçlarının Birlikte Değerlendirilmesi 12. SONUÇLAR KAYNAKLAR ÖZGEÇMİŞ ÖZGEÇMİŞ ÖZGEÇMİŞ 66 vii
9 TABLOLAR DİZİNİ Tablo 1: Stemming Metotları Tablo 2: No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 3: No-Stemming Uygulanışı ve Sonuçları (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Tablo 4 : Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 5 : Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 6 : Test Sonuçlarını Grafiksel Gösterimi Tablo 7: İngilizce Veri Seti İçin No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 8: İngilizce Veri Seti İçin No-Stemming Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Tablo 9: İngilizce Veri Seti İçin Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 10 : İngilizce Veri Seti İçin Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo 11: İngilizce Veri Setlerinin Test Sonuçlarının Grafiksel Gösterimi viii
10 RESİM DİZİNİ Resim 3.1.Web Sayfası Görünümü Resim 3.2.Ürün Yorumları Resim 3.3.Örnek Web Sayfası Resim 4.1. ABE Veri Tabanı Şekil 7.1. HTML DOM Resim 7.1.Form1 Ara Yüzü Resim 7.2.Form Ara Yüzü 2 Resim 7.3. Form1 Arayüzü3 Resim 7.4. Form1 Arayüzü4 Resim 7.5.Özellik Seçimi Resim 7.6.Programın Çalıştırılmış Hali Resim 7.7. Form_WebSite.cs Ara Yüzü Resim 7.8. Form_WebSite.cs Ara Yüzü 2 Resim 7.9. Form_WebSite.cs Ara Yüzü 3 Resim DataGridWiew2 Görünümü Resim 7.11.WebBrowser Görünümü Resim 8.1.Rule Marker Ara Yüzü Resim 8.2.WebSites Ara Yüzü Resim 8.3. Web Sitelerinden Yorumların Çekilmesi Resim 8.4.Yorum Cümlelerinin Analiz Edilmesi Resim 8.5. İşaretlenmiş Yorumların Veri tabanına Eklenmesi ix
11 Resim 8.6.Comments Tablosunun Görünümü Resim 8.7. Dosyaların Arff Dosyası Haline Dönüştürülmesi Resim WEKA Ekran Görünümü Resim Veri Setinin Notepadde Görünümü Resim No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının NotePad Görünümü Resim No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Resim Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Resim Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları x
12 1.GİRİŞ 1.1. Çalışmanın Anlam ve Önemi Hızla büyüyen internet ağını dünyanın en büyük veri tabanı olarak düşünebiliriz. İnternetin bir bilgi okyanusu haline gelmesi insanlara birçok alanda kolaylık sağlamaktadır. Ancak bu durum insanların istediği bilgiye kısa sürede ulaşmasını zorlaştırmakta ve istenmeyen bilginin ayıklanması kullanıcı için problem oluşturmaktadır. İnternette bilgiye ulaşma aşamasında insanların zamanının büyük bir bölümü istenilen bilginin aranması ve gereksiz bilginin ayıklanmasıyla geçmektedir. Dışarıdan bakıldığında bilgi çıkarımı yapmak çok basittir. Dokümanlardan oluşan bir depo olduğu düşünülürse, bir insan bir soruyu, isteklerini karşılayacak dokumanlar kümesini cevap olarak verecek sorguya dönüştürür. Elde ettiği dokümanları teker teker okur, ihtiyaçlarını karşılayan aradığı bilgileri veren dokümanları bir kenara ayırır. Fakat bu yöntem pratik olarak mümkün olmamaktadır. Aranan bilginin elde edilmesi için okunulması gereken doküman sayısı çok fazla olabilir. Kullanıcının bu kadar zamanı olmayabilir. Tam bu noktada insanların istedikleri bilgiye daha kolay erişebilmesini sağlamak amacıyla bir proje çalışması yapılmıştır. Web sayfalarından bilgi çıkarımı projesinde öncelikle sistemin genel işleyişi, oluşturulacak metotlar, sınıflar ve veri tabanının tasarımı gibi konularda bir yol haritası çıkarılmıştır. Çıkarım yapılan alanlarla ilgili işlemler ise projenin ileriki aşamasını oluşturmaktadır. Bu çalışmada Akıllı Bilgi Erişim Sistemi ile bilgi çıkarımı ve veri seti haline getirilen bilgilerin testlerle yorumlanması gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma sayesinde internette istenen veriye ulaşma yöntemleri irdelenmiştir. Özellikle internet sayfalarındaki yorum etiketlerinden bilgi çıkarımı gerçekleştirilmiştir. Html etiketleri üzerinde pratik yöntemlerle yorumların düzenli şekilde kaydedilmesi sağlanmıştır. Kaydedilen yorumların sınıflandırılması, olumlu, olumsuz, nötr bilgi içerdiğinin işaretlenmesi çalışmanın önemli bir bölümünü oluşturmaktadır. Bu alanda yapılacak çalışmalarda html etiketleri üzerinden bilgi çıkarımı için önemli bir yöntem uygulanmıştır. Karmaşık ve de zor olan bilgi çıkarımı pratik ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Veri setleri üzerinde cümlenin olumluluk durumları üzerine testler yapılmıştır. Bu testlerin sonuçları Türkçe ve İngilizce dilleri arasındaki yapısal farklara göre değişeceği tespiti incelenmiştir. Cümlelerin anlamına göre olumluluk durumunu bildiren testler bu alanda yapılacak çalışmalar için önem taşımaktadır. Günümüzde bilgisayar bilimi kullanarak cümlenin anlamını ve yargısını tespit edebilme çalışmaları oldukça önemlidir. Bu çalışma bu alana yönelik yapılmış ve sonuçları değerlendirilmiştir. 2. BİLGİ ÇIKARIMI Önceden belirlenmiş bir formata uygun bilgilerin büyük metin dosyaları arasından bulunup çıkartılmasıdır. Örneğin iş ilanları içeren bir gazete sayfasında mühendis arayanların telefon numaralarını listelemek gibi bir görevi insanlar yerine makinelere yaptırmak çok daha mantıklıdır. Aşağıda verilmiş olan metinden verilmiş olan bilgilerin çıkarılması işlemi de yine bu tür sistemlere örmektir. Bilgi çıkarım sistemlerinin arkasındaki temel fikir tüm Internet i tek bir veri tabanı olarak görüp ona sorgular gönderip, istediğimiz yapıdaki bilgilerin çekilebilir olmasıdır. Bilgi miktarı ve bilgi miktarının artış hızının sürekli artması nedeniyle bu kadar çok bilgiyi bulmak, işlemek, kullanmak için insanın çok fazla çaba sarf etmesi gerekir. İnsanın ihtiyacı olan bilgiyi büyük bilgi yığınlarının içinden bulup çıkarmak işlemini bilgisayarlara yaptırabilmek 1
13 her geçen gün daha fazla istenmektedir. Bu sayede hesap makinelerinin insanın işlem gücüne yaptığı katkıyı, bu tür sistemlerde insanın bilgiye erişimine yapacaktır Dışarıdan bakıldığında bilgi çıkarımı yapmak çok basittir. Dokümanlardan oluşan bir depo olduğu düşünülürse, bir insan bir soruyu, isteklerini karşılayacak dokümanlar kümesini cevap olarak verecek sorguya dönüştürür. Elde ettiği dokümanları teker teker okur, ihtiyaçlarını karşılayan- aradığı bilgileri veren dokümanları bir kenara ayırır. Fakat bu yöntem pratik olarak mümkün olmamaktadır. Aranan bilginin elde edilmesi için okunulması gereken doküman sayısı çok fazla olabilir. Kullanıcının bu kadar zamanı olmayabilir. 2.1.BİLGİ ÇIKARIMI YÖNTEMLERİ Bilgi çıkarım yöntemlerinde temel amaç, sayfanın HTML kodunun şekline en uygun yöntemi kullanmaktır. 1.Yazım dilindeki şablonları kullanan yöntem: Dilin kendi kelime kalıplarıyla anlamları arasındaki ilişkileri keşfedip bunların kullanılmasına dayanan bir yöntemdir. X ler Y dir. ilişkisini ifade eden bir şablon olan X ve diğer Y ifadesi aranmış ve sonuçlar getirilmiştir. 2. Öğelerine ayrılmış metinleri kullanan yöntem: Cümleleri öğelerine ayırdıktan sonra özne-fiil, nesne-fiil gibi ilişkileri bulabiliriz. 3. Sayfalardaki tekrarlanan HTML kodlarını kullanan yöntem: Bu yöntem sadece veri tabanlarından üretilen sayfalardan bilgi edinilmesinde kullanılabilir. Örneğin bir alışveriş sitesinde ürünlerin resimleri, fiyatları, özellikleri her aynı formatta alt alta yer alır. Bu sayfalar veri tabanından gelen sonuçların HTML formatına sokulmasıyla üretildiği için tekrarlanan HTML kodları içereceklerdir. Bu projede yapılması hedeflenen şey tam olarak budur denilebilir. 3.PROJENİN TANIMI Bilgi çıkarımı sistemlerinin arkasında yatan temel fikir; tüm İnternet i tek bir veritabanı olarak görüp ona sorgular gönderip, ondan istediğimiz yapıdaki bilgilerin çekilmesini sağlamaktır. ABE uygulaması, Öncelikle verilen bir web sayfası için Html Agility Pack ile elde edilen DOM (Document Object Model) i kullanılarak web sitesine ait etiket kurallarını belirleyebilecek. Daha sonra bu etiket kurallarını aynı web alanındaki diğer web sayfalarındaki bilgiyi yapısal formata çevirecek. Yapısal formattaki bilgi üzerine çeşitli sorgulamalar yapabilme imkânı sağlayacaktır. Proje içindeki uygulamalar Web etiketleri için kural belirleyici Kurallar üzerinden bilgi toplayan web örümceği, robotu(crawler) 2
14 Çıkarılan bilgiyi paylaşmamızı sağlayan web ara yüzü Resim 3.1.Web Sayfası Görünümü Bu projede, internet üzerinde alış-veriş yapan bir kişinin bir ürünün özelliklerini, artılarını, eksilerini ve fiyat araştırmasını yapabilmesi, yapılan yorumlar sayesinde daha iyi fikir sahibi olabilmesi amaçlanmıştır. Birçok web sitesinden toplanan bilgiler ışığında insanların bir ürün hakkında bilgi alması için yapacağı binlerce tıklamayı olabildiğince azaltmak, insanların üzerindeki bu yükü hafifletmek, istenilen sonuca ulaşmak için harcanan zamanı kısaltmak bu çalışmanın temelini oluşturmaktadır. Bu projede, geliştirilen bir uygulama belirlenen sitelerden yorum, fiyat, ürün özellikleri, ürüne ait resimler, ürün hakkında yapılan yorumlar, ürünün fiyatı gibi bilgileri toplayarak web ortamında paylaşacaktır. Bu işlem, kendi belirlediğimiz güvenilir siteler üzerinden yapılacaktır. Bizim belirlediğimiz siteler Teknosa, Bimeks, Media Markt, Vatan Bilgisayar ve ElectroWorld tür. Uygulama modüler olduğu için farklı web siteleri sisteme eklenebilir. Klasik ürün fiyatlarını karşılaştıran sitelerden farklı olarak yapılan yorumlar ayrıntılı şekilde otomatik olarak gruplanarak ürüne bir not verilecek ve farklı sitelerdeki benzer ürünler kıyaslanacaktır. 3
15 Bu kıyaslama işlemini yaparken ürünlere yapılan yorumlar neticesinde 1 den 5 e kadar verilen yıldız usulü puanlama sistemini göz önünde bulundurmayı düşünmekteyiz. Resim 3.2.Ürün Yorumları Başka bir ifadeyle; olumlu yorumları pozitif, olumsuz yorumları da negatif olarak değerlendirerek puan verme işlemi gerçekleştirilecektir. Bir internet sitesindeki tüm ürünler için, o ürünün isminin, özelliklerinin, fiyatının, ürün hakkında yapılan yorumların her biri kendi aralarında farklı olmak üzere, tüm ürünler için ortak birer html etiketi içinde bulunmaktadır. Resim 3.3.Örnek Web Sayfası 4
16 4.PROJEDE KULLANILAN TEKNOLOJİ VE KAYNAKLAR Birçok web sayfası veri tabanlarından dinamik olarak oluşturulmaktadır. Dinamik web sayfalarında html etiketleri tekrar etmektedir. Tekrar edilen kalıplar arasında aynı tür bilgiler yer almaktadır. Bu projede yaptığımız çalışmaların sonucunda bunun neredeyse tüm siteler için aynı sonuca ulaştığını gördüğümüzü söylemek mümkündür. Bir internet sitesindeki tüm ürünler için, o ürünün isminin, özelliklerinin, fiyatının, ürün hakkında yapılan yorumların her biri kendi aralarında farklı olmak üzere, tüm ürünler için ortak birer html etiketi içinde bulunmaktadır. Hepsinin aynı formatta olduğunu söylemek mümkündür. Bu projede programlama dili olarak C# ve veri tabanı olarak MYSQL kullanılmaktadır. Proje için MySQL de öncelikle «ABE» adında bir veri tabanı oluşturulmuş ve bu veri tabanına ait internet sitelerinin URL adreslerini ve veri tabanına kaydedilen ürünlerin bilgilerini içeren iki tablo oluşturulmuştur. Resim 4.1. ABE Veri Tabanı 5. PROJENİN YARARLARI Projenin müşteriler açısından faydalarından bahsedecek olursak; -Çoğu kişinin evden çıkmadan hızlı bir şekilde alışveriş yapması sağlanmıştır. -Ürün fiyatı araştırmasında oluşacak ulaşım masrafı ortadan kalkmıştır. -Daha fazla ürün çeşidi görerek kendi için en uygun olanını seçme imkânı bulmuştur. 5
17 -İhtiyaçlarına uygun ürünü bulmak daha kolay hale gelmiştir. -Aynı ürünü kullananlar tarafından yapılan yorumlar sayesinde seçmiş olduğu ürün hakkında daha net bilgilere sahip olmaktadır. 6. PROJENİN HEDEFİ Yapılan bu projede temel hedef; insanların bir ürün hakkındaki tüm bilgileri internet sitelerini tek tek gezmeden toplu bir şekilde bir yerden ulaşmasını sağlamak, yapılan analizler sonucunda kendisi için en uygun olan ürünü seçmesini yardımcı olmaktır. Web sitelerinden ürünler hakkında bulunması gereken belli başlı özelliklerin işaretlenip veri tabanına kaydedilmesi, yorum cümlelerinin analizinin yapılıp başarılarının değerlendirilmesi Akıllı Bilgi Erişimi projesinin amaçları olup projenin hedefine ulaşıldığını söylemek mümkündür. 7. PROGRAMA GENEL BAKIŞ 7.1.Form1 Ara Yüzü DOM document object model (belge nesne modeli) nin kısa yazılışıdır. Bu projede DOM, web sayfalarından çektiğimiz verileri düzenli bir formatta bize sunmaktadır. Herhangi bir işlem yapmamaktadır. Sadece Html den bilgi alıp bilgi verir. Genelde tüm tarayıcılar Html belgesinin tararken DOM u kullanırlar Web tarayıcılar hazırladığınız web sayfasını bir belge olarak kabul eder. Bu web sayfalarındaki tüm elementler, etiketler tarayıcı tarafından birer nesne olarak kabul edilirler. Bu belge içerisindeki tüm elemanlarda da bir hiyerarşi mevcuttur. HTML içeriklerinin başarılı bir biçimde çekilmesi ve parse edilmesi için HTML Agility Pack (HAP) kullanılmaktadır. HTML Agility Pack oldukça başarılı ve hızlı, download edilen web sayfaları üzerinde parse işlemi gerçekleştirebilmektedir. DOM ve XPATH desteği mevcuttur. Kolay bir sorgu ile bir web sayfası içerisinde yer alan tüm linkleri, resim URL lerine kolaylıkla erişilebilmektedir. Html Agility Pack, XPATH ya da XSLT ile hiç uğraşmadan kolayca HTML parse edebilen bu library ile aklınıza gelebilecek bir çok HTML parse işlemini de rahatlıkla halledebilmektedir. Şekil 7.1. HTML DOM 6
18 Akıllı Bilgi Erişimi projesine ait programın Form1 ara yüzü şekilde verilmiştir. Resim 7.1.Form1 Ara Yüzü Web sitesinde ürünün bulunduğu url adresini text e kopyalanıp DOM oluştur butonuna tıklanıldığında TreeView de sayfanın html kodları çıkmaktadır. Resim 7.2.Form Ara Yüzü 2 7
19 Treeviewde oluşmuş olan etiketlere tıklandığında etiketin içermiş olduğu sayfa bilgisi webrowser de gösterilmektedir. Resim 7.3. Form1 Arayüzü3 Bu TreeViewlerde etiketlerin ürünün hangi özelliği olduğunu belirleyip sağ tuş yaparak ait olduğu özelliğe kaydedebiliriz. Ancak bazı web sitelerinde html etiketleri çok karışık olduğundan bunu iki aşamada gerçekleştirebiliriz. Birinci aşamada parent dediğimiz genel bir etiket belirleyip bu etiketten itibaren bir ağaç daha oluşturabilir ve ürünün özelliklerini artık bu ağaçtan seçebiliriz. Resim 7.4. Form1 Arayüzü4 Seçilen etiketin ürüne ait hangi özellik olduğu web browserda çıkan sonuca göre belirlenmektedir. Bunu belirlenene özelliğe göre kaydetmek için de contextmenüstrip 8
20 kullanılmıştır. Contextmenüstrip sağ tık menüsü oluşturmaya yarar. Sağ tık menüsü oluşturulduktan sonra istenilen bilgiler açılan yere eklenmiştir. Resim 7.5.Özellik Seçimi Dom oluştur butonuna tıklanmadan web sitesi butonu aktif olmamaktadır. Web sitesi botunu girilen URL in hangi web sitesine ait olduğunu belirlemek amacıyla oluşturulmuştur. Veri tabanında kayıtlı olan sitelerden seçim yapılmaktadır. Butonun hemen üzerinde bulunan Combobox ise veri tabanında bulunan web sitelerinin listesini tutmaktadır. Resim 7.6.Programın Çalıştırılmış Hali 9
21 7.2.Form_WebSite.cs Ara Yüzü 2. form ara yüzümüz olan Form_WebSite.cs ara yüzünün genel görünümü şekildeki gibidir: Resim 7.7. Form_WebSite.cs Ara Yüzü Sol üstte görülen textbox a üzerinde çalışma yapmak istediğimiz site ismini girerek kaydet butonu ile veri tabanına kaydedebiliyoruz. Daha önce kayıt işlemini gerçekleştirdiğimiz web siteleri veri tabanından çekilerek DataGridView üzerinde gösterilmektedir. 10
22 Resim 7.8. Form_WebSite.cs Ara Yüzü 2 Bu web siteleri üzerinde tek tıklama işlemi yaparak o web sitenin içeriğine kaydetmiş olduğumuz veriler sağdaki DataGridView üzerine gelmektedir. 11
23 Resim 7.9. Form_WebSite.cs Ara Yüzü 3 Burada sıralama id lerine göre yapılmıştır. Aynı zamanda veri tabanına kaydettiğimiz rule_type, parent_rule_html, child_rule_html bilgileri ve diğer tabloyla bağlantı yaptığımız template_id bilgileri gelmektedir. 12
24 Resim DataGridWiew2 Görünümü Yine bu bilgiler üzerinde yapmış olduğumuz tek tıklama ile formun altındaki Web Browser da tıklanmış olan kısma ait html in sayfadaki görüntüsü gelmektedir. 13
25 Resim 7.11.WebBrowser Görünümü Böylece kullanıcı ilk formda kaydetmiş olduğu bilgileri DataGridView yardımıyla Web Browser üzerinde görebilecek ve kontrolü sağlayabilecektir. Browser yardımıyla gereksiz veya yanlış olarak tespit ettiği kayıtları sil butonuyla silebilecektir. Formun son ekran görüntüsü şekildeki gibi olmaktadır. Çıkış butonuyla formdan çıkış yapabiliriz. 14
26 8.PROGRAMIN ÇALIŞMASI 8.1. Web Sitelerinin Veri Tabanına Eklenmesi Programın çalışma mantığı hakkında kısaca bilgi verelim. Programı ilk çalıştırdığımızda karşımıza gelen ekran aşağıdaki gibidir: Resim 8.1.Rule Marker Ara Yüzü TabPage ile yapılmış sekmeli sayfalardan Web Sites sekmesine tıklandığında karşımıza yeni bir form ekranı gelmektedir. Bu ekranda id otomatik olarak artmaktadır. Veri tabanına yeni bir web sitesi kaydedilirken Sitenin ismi,url adresi, o web sitesinden kullanacağımız örnek web sayfasının url i, web sitesinin yazı dili,ve kategorisi seçilir. Tabloda language_id diye tanımlanan kısım web sitesinin Türkçe veya İngilizce olarak ayırt edilmesini sağlamak için kullanılmıştır. category_id kısmı ise bu web sitelerini içeriğine göre sınıflandırmak için kullanılmaktadır. Tabloda gerekli yerler doldurulduktan sonra update butonuna tıklanıp web sitesi veri tabanına kaydedilmiştir. 15
27 Resim 8.2.WebSites Ara Yüzü 8.2. Web Siteleri Üzerinde İşaretlemenin Yapılması Web siteleri kaydedildikten sonra Rule Marker sekmesine tıklandığında karşımıza aşağıdaki ekran gelmektedir. Burada veri tabanına yüklene web sitelerinin listesi ComboBox ta gösterilmektedir. İlk sırada işlem yapmak istenilen web sitesi seçildiğinde diğer kısımlar otomatik olarak veri tabanından çekilmektedir. Web sitesine ait Dom ağacı oluşturulmadan önce encoding ayarlarından Default ya da Utf kodlama türlerinden biri seçilmektedir. Bu seçim Türkçe karakter sorunun ortadan kaldırmak için gereklidir. Gerekli ayarlar yapıldıktan sonra Load butonuna tıklatıldığında TreeView de sayfanın html kodları gelmektedir. Treeview de oluşmuş olan etiketlere tıklandığında etiketin içermiş olduğu sayfa bilgisi Web Browser da gösterilmektedir. Bu Treeviewlerde etiketlerin ürünün hangi özelliği olduğunu belirleyip sağ tuş yaparak ait olduğu özelliğe kaydedilmektedir. Ancak bazı web sitelerinde html etiketleri çok karışık olduğundan bunu iki aşamada gerçekleştirilmiştir. İlk aşamada parent denilen genel bir etiket belirleyip bu etiketten itibaren bir ağaç daha oluşturulup, ürünün özelliklerinin artık bu ağaçtan seçilmesi olayıdır Web Sitelerinden Yorumların Çekilmesi Seçilen etiketin ürüne ait hangi özellik olduğu web browser da çıkan sonuca göre belirlenmektedir. Bunu belirlenene özelliğe göre kaydetmek için de ContextMenüStrip kullanılmıştır. ContextMenüStrip sağ tık menüsü oluşturmaya yarar. Sağ tık menüsü oluşturulduktan sonra istenilen bilgiler açılan yere eklenmiştir. Bu aşamada web sitesine ait yorumların bulunduğu etiketler belirlenip işaretleme yapılmaktadır. 16
28 Resim 8.3. Web Sitelerinden Yorumların Çekilmesi 8.4. Yorum Cümlelerinin Analizi Seçilen bir web sitesine ait yorum etiketleri belirlendikten sonra (parent_rule, child_rule) Try and Delete Rules sekmesinde html etiketleri ve bu etiketlerin içerikleri Web Browser da gösterilmektedir. Resim 8.4.Yorum Cümlelerinin Analiz Edilmesi Siteden çekilen yorumlar Web Browser da gösterildikten sonra Create Training Data for Comments butonun tıklanıldığında aşağıdaki sayfa gelmektedir. Bu sayfada yorumlara ait 17
29 cümleler gelmektedir. Burada yapılan işlem cümlelerin okunup türüne göre işaretleme yapılmasıdır. Olumlu cümle için 1,olumsuz cümle için -1, soru cümlesi için 2,nötr cümle için 0 kullanılmaktadır. Gerekli işaretlemeler yapıldıktan sonra güncelle butonuna tıklanıp bu işaretlemeler veri tabanında comments tablosuna eklenmektedir. Resim 8.5. İşaretlenmiş Yorumların Veri tabanına Eklenmesi Resim 8.6.Comments Tablosunun Görünümü Çekilen bu yorumların Arff dosyasına dönüştürmesi işlemi Comment_ARFF sayfasında yapılmaktadır. Web sayfasını hangi dilde olduğu, kategorisi seçimi yapıldıktan sonra gövdeleme metotlarından (stemming) biri seçilerek Arff e dönüştürme işlemi gerçekleştirilir. 18
30 Resim 8.7. Dosyaların Arff Dosyası Haline Dönüştürülmesi 9. METİN SINIFLAMA Sınıflandırma işlemi nesnelerin daha önceden bilinen sınıflara ya da kategorilere dâhil edilmesidir. Bu çalışmada metinler olumlu/olumsuz olması durumlarına göre sınıflandırılmıştır. Bununla ilgili yöntemler aşağıda belirtilmiştir Sınıflandırma Algoritmaları SMO Bu çalışmada kullanılan yöntemleri inceleyelim: Sequential Minimal Optimisation (Sıralı az optimizasyonu) kelimelerinin baş harflerinden oluşan SMO (Platt, John -1998), eğitim sırasında ortaya çıkan optimizasyon problemlerini çözmek için kullanılan bir algoritmadır. SVM (Support Vector Machine-Destek Vektör Makineleri) algoritmasını kullanır. Basit olması nedeniyle daha çok tercih edilmektedir. SMO diğer yöntemlerden farklı olarak, her adımda mümkün olan en küçük optimizasyon sorunu çözmek için seçimlerini yapar ve sonuçları verir. SVM algoritması temel alınarak oluşturulmuştur NAIVEBAYES Navie Bayes sınıflandırıcı (Rish,2001) farklı örnek sınıflar verildiğinde birbirinden bağımsız özellikleri olduğu varsayımına dayanır. Basit ama önemli bir olasılık modelidir. Naive Bayes Sınıflandırması Makine öğreniminde öğreticilik öğrenme alt sınıfındadır. Naïve Bayes sınıflandırıcı örüntü tanıma problemine ilk bakışta oldukça kısıtlayıcı görülen bir önerme ile yaklaşmaktadır. 19
31 P(X C)= P(x1,...,x n C) (x özellik,c sınıflar) DECISION TREE (KARAR AĞAÇLARI) Bir karar ağacı (Quinlan,1993) grafik, kaynak maliyetleri ve programı da dahil olmak üzere kararlar ve bunların olası sonuçlarını kullanan bir karar destek aracıdır. Karar ağaçları genellikle bir hedefe ulaşmak için büyük olasılıkla bir strateji belirlemek için kullanılır. Karar analizi özellikle, yöneylem araştırmasını kullanır. Karar ağacı makine öğrenmesinde kullanılan en popüler sınıflandırma algoritmalarından biridir Sınıflandırma Yöntemleri Projede kullanılan sınıflandırma yöntemleri aşağıda verilmiştir Stemming (Gövdeleme) Verilerin ve metinlerin köklerine indirgenmesidir. Kelimelerin gövdelerini ve köklerini bulabilmek için eklerini atma yöntemidir. Stemming ile ilgili literatür 1968 yılından beri Bilgisayar Bilimcileri tarafından oluşturulmaya başlanmıştır. Örneğin; "çiçekçi" "çiçekçilik", "çiçekler" kelimelerinin kökü çiçek tir. Bu alandaki ilk yayın 1968 yılında Julie Beth Lovins tarafından yayınlanmıştır. Bir sonraki sözcük kökü ayırıcı Martin Porter tarafından yazılmıştır ve Program Dergisinin Temmuz 1980 sayısında yayınlanmıştır Stop Words Etkisiz Kelimeler (Stop Words) bir dilde çok sık kullanılan (Türkçe de bir, bu, şu gibi) ve bu nedenle arama motorları tarafından göz ardı edilen kelimelerdir. Arama motorlarının bu kelimeleri göz ardı etmesinin sebebi hemen her yazıda geçtiklerinden ötürü arama sonuçlarına pozitif bir katkı sağlamamaları, hatta bu sonuçları negatif yönde etkileyip daha isabetsiz sonuçların dönmesine sebep olmalarıdır Zemberek Zemberek, açık kaynak kodlu Türkçe Doğal dil işleme kütüphanesidir. Tamamen Java ile geliştirilen kütüphane, yazım denetimi, hatalı kelimeler için öneri, heceleme, deascifier, hatalı kodlama temizleme gibi işlevlere sahiptir. Bu çalışmada Türkçe dilinin kurallarını zemberek yardımıyla belirledik. Türkçe nin dil yapısında olan olumsuzluk ekleri dolayısıyla stemming uygulamalarında hatalarla karşılaşılmıştır. Kök bulma algoritmaları me, ma olumsuzluk eklerini kök dışına attığında cümlenin olumluluk durumunu kıyaslamakta zorlanıyoruz. Cümle yüklemi kök halinde bırakılır. Normalde olumsuz olan cümlemiz bu haliyle olumlu görünmektedir. Olumsuzluğu sağlayan -ma eki atılmıştır. Bu nedenle Türkçede bu aşamada karmaşıklık yaşanabilir. İngilizce de olumsuzluk not eki ile sağlandığı için böyle 20
32 bir durumla karşılaşılmamaktadır. Yaşanan bu sorundan dolayı algoritma sonuçlarında da belirli bir düşüklük gözlenmektedir. Bizim çalışmamızda stemming işlevi yukarıda bahsettiğimiz uygulamalarla yapılmıştır. No-Stemming(Cümlenin Orijinal Hali) No-Stemming (stop-words) Stemming (Zemberek) Stemming(Add Features) Üründen çok memnun olmadım. Üründen memnun olmadım. Ürün memnun ol. Ürün_noun memnun ol_verb_olumsuz Tablo 1: Stemming Metotları Add Features Bu aşamada kök haline gelmiş olan kelimelerin türlerini ve fiillerin olumlu-olumsuz durumları karşılaştırılması yapılır. 10.SENTİMENT ANALİZİ Sınırsız bir bilgi-haber-yorum akışının olduğu sitelerde(tatil,teknoloji,alışveriş vb.) haber ve yorumları olumlu, olumsuz, nötr, soru kategorilerinden birinin içine dahil etmek istendiğinde, bu iş için gerekli insan sayısının sürekli artması gerekmektedir. Çünkü bu sitelere her gün neredeyse yüzbinlerce yeni yorum eklenmekte ve bunların yukarıda belirtilen şekildeki türlere ayrılması gerekmektedir. Ancak bu işlemi yapan kişi sayısı arttıkça sorunlar oluşabilmektedir. Sarkazm adı verilen, bir cümlenin herkes tarafından farklı yorumlanabilmesi, olumlu görülen bir yorumun aslında olumsuz olduğunun anlaşılması buna en güzel örnektir. Türkçe metinler üzerinde sentiment analizi yapmak için geliştirilmiş birçok yazılım bulunmaktadır. Bu yazılımlar ile bu iş için çok sayıda insan analisti çalıştırmak yerine, aynı işi çok daha az kişiyle, çok daha hızlı bir şekilde yapılması hedeflenmiştir. 21
33 10.1. Sentiment Analizi Uygulamasının Özellikleri Analizin ilk aşamasında bu projede oluşturulan modelden elde edilen veri ye ait nötr, soru, olumlu ve olumsuz işaretlemeler manuel olarak girilerek sisteme öğretilmektedir. Böylece veri seti oluşmaktadır. Veri kaynağı ve alana göre değişmekle birlikte öğretme işlemi en az 2000 farklı kelimeyi kapsayacak miktarda yapılmaktadır. Bu işlemin ardından uygulama, yeni gelen ifadeleri otomatik olarak sınıflandırmak için kullanıma hazır hale gelir. Daha sonra bu setlerden biri seçilerek çeşitli WEKA algoritmaları denenerek başarı ölçülmektedir Sentiment Analizinin Amacı 1. Diğer dillerde mevcut olan sentiment analizini Türkçe kaynaklar için üretmek 2. Bu amaçla farklı çevrimiçi içerik kaynaklarını periyodik ve gerçek zamanlı olarak takip edip, içerikleri işleyerek standart bir formata çevirmek 3. Sistemin içerikleri önceden öğretilmiş kaynak verilerini kullanarak yorumlamasını sağlamak, doğruluk oranını artırmak için, sistemin yorumladığı sonuçların manuel değerlendirilebileceği bir ara yüz sunmak 4. Toplanan verilerle yalnızca geçmişi ve bugünü değil, geleceği de öngörmeyi sağlayacak, daha karmaşık bir uygulamanın ilk adımlarını atmak. Türkçe dili için sentiment analizini düşünüldüğünde durum biraz daha karmaşık hale gelmektedir. Çünkü Türkçe sonradan eklemeli bir dildir. Aşağıdaki cümleleri inceleyelim: Ben X markasını bazen reyonlarda bulamayabiliyorum. Y markası temizliğe biraz daha özen göstermeli. Aslında Z markasının ürünlerini de beğenmiyorum değil. Cümleler yapısal açısından incelendiğinde farklı, anlam olarak incelendiğinde farklı türlere dönüşebilmektedir. 11. DENEYSEL TESTLER 11.1.WEKA WEKA, makine öğrenmesi (machine language) konusunda kullanılan paketlerden birisinin ismidir. Waikato üniversitesinde JAVA dili üzerinde geliştirilmiştir, açık kaynak kodludur ve GPL lisansı ile dağıtılmaktadır. İsmi de buradan gelir ve Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) kelimelerinin baş harflerinden oluşur. ((GPL lisansı: 1983 yılında Richard Stallman tarafından geliştirilmiş, çok akıllıca detaylarla bağlayıcılığı bulunan, teşvik edici, gerek kullanıcı gerekse üretici tarafa büyük olanaklar sağlayan bir lisans türüdür. WEKA verileri basit bir dosyadan okur. Veriler üzerindeki rastlantısal değişkenlerin sayısal veya nominal değerler olduğunu kabul eder. Aynı zamanda veri tabanı üzerinden de veri çekebilir ancak bu durumda verilerin bir dosya verisi şeklinde 22
34 olması beklenir. WEKA üzerinde makine öğrenmesi ve istatistik ile ilgili pek çok kütüphane hazır olarak bulunmaktadır. WEKA nın açılış penceresi bu şekildedir. Explorer seçeneği seçildikten sonra üzerinde çalışılacak verilerin seçilmesi, bu veriler üzerinde temizleme ve dönüştürme işlemlerinin gerçekleştirilebilmesini sağlayan ekran ile karşılaşılmaktadır. Resim WEKA Ekran Görünümü Arff, Csv, C4.5 formatında bulunan dosyalar WEKA da import edilebilir Dosyalarımızı Arff şeklinde oluşturduk. Açılımı attribute relation file format" şeklindedir. Bir çeşit ascii text dosyasıdır. Araştırılmak istenilen konunun özelliklerini ve veri setlerini barındırır. Arff dosyasının notepad ile açılmış ve içerik bilgilerinin görüldüğü ekran aşağıdaki gibidir: 23
35 Resim Veri Setinin Notepadde Görünümü Kappa İstatistiği Kappa istatistik yöntemlerini değerlendirmek için, doğruluğunu ölçmek için bir alternatiftir. Kappa istatistiği (Cohen,1960) kategorik verilerle kullanılan genel bir terimdir.tipik olarak bu kategoriler için veri atama söz konusu olduğunda aynı veri inceleyerek iki veya daha fazla gözlemcinin, kabul derecesi değerlendirilmesinde kullanılır. K=(Po- Pc) / (1-Pc) (Po kabul edilen oran, Pc kabul edilmesi beklenen oran) String To Word Vector Kavramı STRING TO WORD VECTOR weka.filters.filter weka.filters.unsupervised.attribute.stringtowordvector Metinlerdeki sözcüklerin geçtiği yerlerin bilgisini temsil ederek özelliklerini bir dizi içine dize özelliklerine dönüştürür. 24
36 11.2.Türkçe Siteler İçin Oluşturulan Veri Seti Test Dosyalarının WEKA Da Uygulanması Bu metotlar kullanılarak yapılan testler ve sonuçları aşağıdadır: No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Tablo.2 : test_tur_all_no _nov0_sent 1_DURUM Instances:1143 Attributes:3363 Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa Statistic NavieBayes SMO IB IBK DecisionTree REPTree Tablo 2: No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları 25
37 Resim No-Stemming (Cümlenin Orijinal Hali) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının NotePad Görünümü No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Instances:1143 Attributes:3328 Tablo.3 : test_tur_all_no _nov1_sent 2_DURUM Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa Statistic NavieBayes SMO IB IBK DecisionTree REPTree Tablo 3: No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları 26
38 Resim No-Stemming (Stop-Words) nin Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Instances:1143 Attributes:1728 Tablo.4 : test_tur_all_zem_nov1_sent 3_DURUM Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa Statistic NavieBayes SMO IB IBK DecisionTree REPTree Tablo 4 : Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları 27
39 Resim Stemming (Zemberek) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları Instances:1143 Attributes:622 Tablo.5 : test_tur_all_zem_nov2_nov_sent 4_DURUM Correctly Classified Instances Incorrectly Classified Instances Kappa Statistic NavieBayes SMO IB IBK DecisionTree REPTree Tablo 5 : Stemming (Add Features) in Kullanıldığı Arff Dosyalarının WEKA ile Uygulanışı ve Sonuçları 28
Makine Öğrenmesi İle Duygu Analizinde Veri Seti Performansı
Makine Öğrenmesi İle Duygu Analizinde Veri Seti Performansı Hatice NİZAM İstanbul Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü haticenizam@outlook.com Saliha Sıla AKIN ERS Turizm Yazılım Şirketi, Bilgisayar
DetaylıKullanım Kılavuzu Ekim 2017
Kullanım Kılavuzu Ekim 2017 İçindekiler 1 Giriş... 3 1.1... Genel Bilgiler... 3 1.2... Üyelik Ekranı... 3 2 Dil Seçimi... 7 3 Doküman Yükleme Ekranı... 8 3.1... Öğrenci... 8 3.2... Akademisyen... 9 4 Rapor
DetaylıBİRİM KURULU ve BİRİM YÖNETİM KURULU EVRAKI
GİRİŞ Bu doküman Akademik Birimleri tarafından Elektronik Belge Yönetim Sistemi kapsamında kullanılabilir olan Kurul Karar Evrakları için yardım dokümanı niteliğinde hazırlanmıştır. Karar Evrakları, Akademik
DetaylıKullanım Kılavuzu Eylül 2018
Kullanım Kılavuzu Eylül 2018 İçindekiler 1 Giriş... 3 2 Arama Seçeneği... 3 2.1... Bazı Atıf Tarama İpuçları... 4 2.2... Atıf Arama Sonuçlarını Yazdırın... 7 2.3... Detaylar Bölümü... 7 2.4.Gelişmiş Arama
DetaylıSisteme giriş yapıldığında ana sayfa üzerinde işlem menüleri, Hızlı erişim butonları ve mail gönderim istatistikleri yer alır.
Kullanım Kılavuzu 1. Sisteme Giriş... 2 2. JetMail Ana Sayfa... 2 3. Kişi Listesi Ekleme... 3 3.1. Özel Alan Ekleme... 3 3.2. Segment Görüntüleme... 4 3.3. Bounced Kabul Edilen Mailler... 5 4. Kişi Ekleme...
DetaylıMEKAN TAKİP UYGULAMASI
Imona Technologies Ltd. www.imona.com ITU Ayazaga Kampusu, Teknokent ARI-3, No: B204-2, 34469, Maslak, Istanbul, Turkey Tel: +90 212 366 57 46 Fax: +90 212 366 5802 MEKAN TAKİP UYGULAMASI Sosyal Görüntü
DetaylıDESTEK DOKÜMANI KAYIT NUMARALAMA ŞABLONLARI
KAYIT NUMARALAMA ŞABLONLARI Kayıt numaralama özelliği; firmaya ait işlemlerde kullanılan belgelerin, firmaya özel numaralar ile kaydedilip izlenmesine imkan tanır. Ticari sistemde fiş ve faturalara ait
DetaylıKULLANIM KILAVUZU. Reserve Online Reservation Systems www.reserve.com.tr
KULLANIM KILAVUZU Reserve Online Reservation Systems www.reserve.com.tr RESERVE ONLİNE REZERVASYON YAZILIMI KULLANIM KİTABI...3 ADMİN PANELİ... 3 Admin Panel Giriş (Login)... 3 Yönetim Paneli... 3 OTEL
DetaylıICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI
ICATT ÇEVİRİ UYGULAMASI SİSTEM MİMARİSİ VE VERİTABANI TASARIMI İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ 1.1. KAPSAM 1.2. SİSTEM ÖZETİ 1.3. DOKÜMAN ÖZETİ 2. ÇALIŞMA KONSEPTİ 2.1. Yeni Kullanıcı Oluşturmak 2.2. Şirket Bilgilerini
DetaylıKullanım Kılavuzu Aralık 2017
Kullanım Kılavuzu Aralık 2017 İçindekiler 1 Giriş... 3 2 Atıfta Ara ve İçerikte Ara... 3 2.1... Bazı Atıf Tarama İpuçları... 4 2.2... Atıf Arama Sonuçlarını Yazdırın... 7 2.3... Detaylar Bölümü... 7 3
Detaylıİçindekiler Tablosu Talep Destek Yönetim Sistemi Programı...3
İçindekiler Tablosu Talep Destek Yönetim Sistemi Programı...3 1. Özellikler.3 2. Kullanım..3 2.1. Ana Sayfa..5 2.2. Talep Modülü.7 2.3. Takibim Modülü 9 2.4. Takipte Modülü..11 2.5. Silinen Talepler Modülü...11
DetaylıARLAB ARaştırma LABoratuvar Projesi Kullanım Kılavuzu
2014 ARLAB ARaştırma LABoratuvar Projesi Kullanım Kılavuzu İ.Ü. KURUMSAL OTOMASYON PROJESİ 1. GİRİŞ... 2 1.1 AMAÇ... 2 2. KULLANICI OLUŞTURMA VE SİSTEME GİRİŞ... 2 3. BİLGİ İŞLEMLERİ... 4 3.1 LABORATUVAR
DetaylıVeritabanı Uygulamaları Tasarımı
Veritabanı Uygulamaları Tasarımı Veri Tabanı Veritabanı yada ingilizce database kavramı, verilerin belirli bir düzene göre depolandığı sistemlere verilen genel bir isimdir. Günümüzde özel veya kamu kuruluşların
DetaylıBu döküman Niğde Üniversitesi Akademik Bilgi Sistemi için kullanma kılavuzudur. İçerik olarak, sistemin kullanım şeklini göstermektedir.
Bu döküman Niğde Üniversitesi Akademik Bilgi Sistemi için kullanma kılavuzudur. İçerik olarak, sistemin kullanım şeklini göstermektedir. Akademik Bilgi Sistemi ne http://mf.nigde.edu.tr/akbis adresinden
DetaylıÖğretim Üyesi Kullanıcı Kılavuzu ] EÜTF SoruBank Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi. sürüm
Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi EÜTF SoruBank www.sorubank.med.ege.edu.tr Öğretim Üyesi Kullanıcı Kılavuzu ] sürüm 2.0-2012 Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi www.med.ege.edu.tr Giriş Sayın hocalarım ve değerli
DetaylıDAO İLE SQL KOMUTLARI. Sql komutlarını artık veri tabanında kullanmaktan başka çaremiz yok arkadaşlar. Şimdi bu sql derslerimize başlayalım.
DAO İLE SQL KOMUTLARI Sql komutlarını artık veri tabanında kullanmaktan başka çaremiz yok arkadaşlar. Şimdi bu sql derslerimize başlayalım. SQL-1 SELECT En basit SQL cümleciği oluşturmak için SELECT sözcüğü
Detaylı2. HTML Temel Etiketleri
2. HTML Temel Etiketleri Bu bölümü bitirdiğinizde, HTML ve etiket kavramlarının ne olduğunu, HTML komut yapısını, Örnek bir HTML dosyasının nasıl oluşturulduğunu, Temel HTML etiketlerinin neler olduğunu,
DetaylıKullanım Kılavuzu Aralık 2017
Kullanım Kılavuzu Aralık 2017 İçindekiler 1 Giriş... 3 2 Atıfta Ara ve İçerikte Ara... 3 2.1... Bazı Atıf Tarama İpuçları... 4 2.2... Detaylar Bölümü... 5 3 Profil Görüntüleme Ekranı... 7 4 Diğer Menü
DetaylıEcat 8. Hakbim Bilgi İşlem A.Ş. Versiyon
Ecat 8 Hakbim Bilgi İşlem A.Ş. Versiyon 2015 01.01 1 Ecat8 Nedir? Firmaların elektronik yedek parça kataloğu ihtiyacını karşılamak için Hakbim Bilgi İşlem tarafından geliştirilmiş ve geliştirilmeye devam
DetaylıToplu Kayıt Kullanıcı Kitapçığı
OnSync Web Toplantı, Sanal Sınıf, Web ve Video Toplantı Servisi Toplu Kayıt Kullanıcı Kitapçığı 1 Öncelikle Etgi Grup u tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. OnSync sistemine giriş yapmadan önce toplu
DetaylıAKINSOFT ProKuaför. Yardım Dosyası. Doküman Versiyon : 1.01.01 Tarih : 29.12.2010. Sayfa-1. Copyright 2010 AKINSOFT
Yardım Dosyası Doküman Versiyon : 1.01.01 Tarih : 29.12.2010 Sayfa-1 1- ÇALIŞMA ŞEKLİ HAKKINDA KISA BİLGİ Müşterilerine daha iyi hizmet vermek ve kurumsallaşmak isteyen tüm kuaförlere hitap eden programı
Detaylı2005-2009 Tarihleri Arasında Avkom da Yazdığım Programlar 1 Avkomix Başlama Tarihi: Haziran 2007 Database LKS (Muhasebe Programından Gelen Veriler, Fatura, Konsinye, Banka, vb.) AvkomERP.mdb (Kendi veritabanımız,
DetaylıBATMAN ÜNİVERSİTESİ İHALE İLANLARI PORTAL DUYURU YÖNERGESİ
BATMAN ÜNİVERSİTESİ İHALE İLANLARI PORTAL DUYURU YÖNERGESİ Üniversitemizde gerçekleştirilecek ihalelerin alım sürecinde duyuru işlemlerinin sağlıklı ve şeffaf yürütülmesi amacıyla Üniversitemiz Web Portal
DetaylıKullanım Kılavuzu Milli Eğitim Bakanlığı 2010
Kullanım Kılavuzu Milli Eğitim Bakanlığı 2010 Bu belge BT Sınıfı Etkinliklerinde Kullanılmak Üzere Hazırlanmıştır İÇİNDEKİLER GİRİŞ... 3 ÜYE (KAYIT) OLMA... 3 YÖNETİM PANELİ İŞLEMLERİ... 5 ŞABLON AYARLARI...
DetaylıMOODLE UZAKTAN ÖĞRETİM SİSTEMİ
MOODLE UZAKTAN ÖĞRETİM SİSTEMİ ÖZET Genel Bilgiler Moodle nedir? Sistem Gereksinimleri Moodle Sisteminin Kurulumu Ders ve kategori eklenmesi Bir dersin sistem özellikleri İstatistikler Sonuç ve öneriler
DetaylıNASIL PROJE GİRİŞİ YAPABİLİR?
EĞİTİM DOSTLARI www.egitimdostlari.org ÖĞRETMENLER NASIL PROJE GİRİŞİ YAPABİLİR? ADIM: 1 SİTEYE GİRİŞ Giriş butonu sayfanın sol üst tarafında bulunmaktadır. Üye girişi veya kayıt yapmak için buraya tıklayınız.
DetaylıFIRAT ÜNİVERSİTESİ WEB TABANLI KÜTÜPHANE OTOMASYONU
FIRAT ÜNİVERSİTESİ WEB TABANLI KÜTÜPHANE OTOMASYONU Erhan Akbal Gürkan Karabatak Aytuğ Boyacı Mustafa Ulaş Ayhan Akbal Hasan H. Balık Fırat Üniversitesi Fırat Üniversitesi Fırat Üniversitesi Fırat Üniversitesi
DetaylıKullanım Kılavuzu Ekim 2017
Kullanım Kılavuzu Ekim 2017 İçindekiler 1 Giriş... 3 1.1... Genel Bilgiler... 3 1.2... Üyelik Ekranı... 3 2 Dil Seçimi... 7 3 Doküman Yükleme Ekranı... 8 3.1... Öğrenci... 8 3.2... Akademisyen... 9 4 Rapor
DetaylıWEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ
WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ Web Sitesi Yönetim Paneli, Üniversitemiz web sitesinde, birimlerimize ait web sitelerindeki içerikler üzerinde ekleme, silme, değiştirme gibi güncelleme işlemlerini,
DetaylıODTÜ BLOG SERVĐSĐ ve BLOG HAZIRLAMA
Instructional Technology Support Office ODTÜ BLOG SERVĐSĐ ve BLOG HAZIRLAMA Orta Doğu Teknik Üniversitesi Middle East Technical University Đletişim Bilgileri: Web adresi: http://its.metu.edu.tr Adres:
DetaylıWeb Madenciliği (Web Mining)
Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Denetimli Öğrenmenin Temelleri Karar Ağaçları Entropi ID3 Algoritması C4.5 Algoritması Twoing
DetaylıFlow Kullanım Klavuzu Mart 2014
Flow Kullanım Klavuzu Mart 2014 İçindekiler Flow nedir? Bir Flow hesabı oluşturmak Oturum açmak Flow Hesabınız Genel Görünüm Flow Hesabınız Kullanım + Add (ekle butonu) Bibliography (Künye/Atıf butonu)
DetaylıAKILLI KÜRSÜ KULLANIM KILAVUZU
Sayfa 1/11 AKILLI KÜRSÜ KULLANIM KILAVUZU 26.01.2017 Sayfa 2/11 Akıllı Kürsüleri Çalıştırmak Akıllı kürsüleri çalıştırabilmek için her bir kürsünün hemen yan tarafında bulunan şifre giriş panelinden yararlanılır.
DetaylıMUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ MUWİS. Web İçerik Sistemi. Bilgi İşlem Daire Başkanlığı-WEB GRUBU
MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ MUWİS Web İçerik Sistemi -WEB GRUBU 2013 B i l g i İ ş l e m D a i r e B a ş k a n l ı ğ ı MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI BİRİM BÖLÜM DAİRE
DetaylıKULLANICI REHBERİ. Sınırsız Bilgiye Kesintisiz Erişimin adresi
KULLANICI REHBERİ BTÜ Kütüphanesi Sınırsız Bilgiye Kesintisiz Erişimin adresi - Kütüphane web sayfası Hizmetler Kaynaklara Erişim Danışma/Formlar Bize Ulaşın Bu rehber; Bursa Teknik Kütüphanesinin fiziki
DetaylıAYAKTAN HASTA İLAÇ MUAFİYET RAPORU
S İS O F T S AĞ L I K BİL G İ S İS T E ML E R İ 2019 - ANK AR A 1. SUNUM 1.1. Genel Hususlar İlaç Muafiyet Raporu, hastanın muayenesi sonrasında uzun süreli ilaç kullanımına karar verildiği durumlarda
DetaylıBimel Ürün Veritabanı Paylaşım Platformu. XML Servisleri
Bimel Ürün Veritabanı Paylaşım Platformu XML Servisleri www.bimel.com.tr 10 Ekim 2012 1 Belge Sürümleri Sürüm Tarih Yazar Değişiklik V1.0 14.04.2008 Burak USGURLU burak@bimel.com.tr İlk yayınlanma. V2.0
Detaylı13 Aralık 2007. Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL. Đlgili Modül/ler : Raporlar. Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz
13 Aralık 2007 Đlgili Versiyon/lar : ETA:SQL, ETA:V.8-SQL Đlgili Modül/ler : Raporlar KULLANICI TANIMLI RAPORLAR Kullanıcı Tanımlı Raporlar Bölümünden Yapabildiklerimiz Kendi isteklerinize özel rapor tasarımları
DetaylıUZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ
ÜNİTE 2 VERİ TABANI İÇİNDEKİLER Veri Tabanı Veri Tabanı İle İlgili Temel Kavramlar Tablo Alan Sorgu Veri Tabanı Yapısı BAYBURT ÜNİVERSİTESİ UZAKTAN EĞİTİM MERKEZİ BİLGİSAYAR II HEDEFLER Veri tabanı kavramını
DetaylıEğitmen. Öğretmen/Eğitmen.
Öğretmen/Eğitmen İçindekiler VeduBox İçeriği- Öğretmen... 3 Ana Sayfa... 3 Takvimim... 4 Takvimim... 4 Akademik Takvim... 4 Derslerim... 4 Ders Profili... 5 İçerik... 5 Duyurular... 7 Ödevler:... 8 Anketler...
DetaylıİSTANBUL ÜNİVERSİTESİ. Bütünleşik Kalite Yönetim Sistemi İç Tetkik Kılavuzu
2015 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ Bütünleşik Kalite Yönetim Sistemi İç Tetkik Kılavuzu GİRİŞ... 2 1.1 AMAÇ...2 2. SİSTEME GİRİŞ... 2 DOKÜMAN YÖNETİMİ... 4 3.1 İÇ TETKİK EKRANI...4 İÇ TETKİK... 5 4.1 İÇ TETKİK
DetaylıYazılım Mühendisliği 1
Yazılım Mühendisliği 1 HEDEFLER Yazılım, program ve algoritma kavramları anlar. Yazılım ve donanım maliyetlerinin zamansal değişimlerini ve nedenleri hakkında yorum yapar. Yazılım mühendisliği ile Bilgisayar
DetaylıSatış Destek Personeli Eğitim Dökümanı
Satış Destek Personeli Eğitim Dökümanı İçindekiler 1. Giriş Ekranı 2. Genel Görünüm 3. Dosyalar 4. Firmalar 5. Aktivasyon 1 6. Aktivasyon 2 1. Giriş Ekranı Redcrm sistemine giriş için kullanılacak linkler
DetaylıAKINSOFT WOLVOX Beyanname
AKINSOFT Yardım Dosyası Doküman Versiyon : 1.01.01 Tarih : 17.01.2011 Sayfa-1 1- ÇALIŞMA ŞEKLİ HAKKINDA KISA BİLGİ programı, ticari işletmelerin periyodik sürelerde resmi olarak vergi dairelerine vermesi
DetaylıAvrasya Üniversitesi. Tuncay AYDEMİR
Avrasya Üniversitesi Moodle Sistemi Kullanım Klavuzu Hazırlayan Tuncay AYDEMİR Moodle Nedir? Moodle; Öğrenci eğitimci arasında internet ortamında paylaşımların yapılabilmesini sağlayan bir sistemdir. Eğitimci
DetaylıT.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ ÇORLU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ SORU-CEVAP SİSTEMİNİN TASARIMI VE STAJ YÖNETMELİĞİ UYGULAMASI NKU STAJ YÖNETMELİĞİ SORU CEVAP SİSTEMİ Serkan YILDIRIM Yasin KAPLAN DANIŞMAN Yrd.
DetaylıVeri Ambarından Veri Madenciliğine
Veri Ambarından Veri Madenciliğine Yrd. Doç. Dr. Ömer Utku Erzengin 1, Uzman Emine Çetin Teke 2, İstatistikçi Nurzen Üzümcü 3 1 Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü 2
DetaylıExcel Ürün Veri Yükleme Modülü
Excel Ürün Veri Yükleme Modülü Exel Ürün Veri Yükleme Modülü bir Excel dosyası aracılığı ile neticaret sistemine yeni ürün yüklemesi ve/veya mevcut ürünlerin güncellenmesi işlemlerini gerçekleştirmek amacıyla
DetaylıYZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR
YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR Sınıflandırma Yöntemleri: Karar Ağaçları (Decision Trees) Örnek Tabanlı Yöntemler (Instance Based Methods): k en yakın komşu (k nearest
DetaylıÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1
ÖĞRENME FAALİYETİ 1 ÖĞRENME FAALİYETİ 1 AMAÇ Bilgisayar ve elektronik tablolama yazılımı sağlandığında elektronik tablolama yazılımı çalışma alanı düzenlemelerini yapabileceksiniz. ARAŞTIRMA Güncel olarak
DetaylıHSancak Nesne Tabanlı Programlama I Ders Notları
ComboBox Bir Windows açılan kutu sunu temsil eder. ComboBox kontrolü, kullanıcıların bazı değerleri açılan bir listeden seçmesini sağlar. Listeye tasarım anında veya çalışma anında öğe eklenebilir. Listeye
DetaylıArş.Gör.Muhammet Çağrı Gencer Bilgisayar Mühendisliği KTO Karatay Üniversitesi 2015
Arş.Gör.Muhammet Çağrı Gencer Bilgisayar Mühendisliği KTO Karatay Üniversitesi 2015 KONU BAŞLIKLARI 1. Yazılım Mimarisi nedir? 2. Yazılımda Karmaşıklık 3. Üç Katmanlı Mimari nedir? 4. Üç Katmanlı Mimari
DetaylıWeb tabanlı altyapı sayesinde her cihazdan erişilebilir ve düzenlenebilir dokümanlar oluşturulup anında paylaşılabilir.
Eğitimde Google Doküman Uygulamaları 1.1 Google Uygulamalarına Giriş Google Doküman uygulamaları, hem öğretmenler, hem öğrenciler, hem de veliler için birçok farklı özellik sağlar. Kelime işleme, elektronik
DetaylıT.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ İLERİ VERİTABANI SİSTEMLERİ DERSİ RAPORUN SUNULDUĞU TARİH 24.05.
T.C. ÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ İLERİ VERİTABANI SİSTEMLERİ DERSİ RAPORUN SUNULDUĞU TARİH 24.05.2011 PROJE KONUSU Genel Seçim Çalışmaları PROJE GRUBU Semih Erdem 080401009
DetaylıÜst Düzey Programlama
Üst Düzey Programlama XML 1 XML XML (Extensible Markup Language) verileri belirli yapıda tutmak için kullanılan bir işaretleme dilidir. Bu yapı bilindiği için verinin istenildiğinde kullanılmasını, değiştirilmesini
DetaylıASP.NET ile Bir Web Sitesi Oluşturma
29,30 Eylül 2011 ASP.NET ile Bir Web Sitesi Oluşturma ASP.NET sitesi oluşturmak için File menüsündeki, New açılır listesindeki, Web Site komutuna tıklıyoruz Açılan pencereden C# içindeki ASP.NET Web Site
DetaylıE-Posta Yönetimi. E-Posta Açma, Silme ve Yönetim Kılavuzu
E-Posta Yönetimi E-Posta Açma, Silme ve Yönetim Kılavuzu E-Posta yönetimi rehberi ile kolayca yeni bir e-posta adresi oluşturabilir, silebilir veya mevcut e-posta sitelerinizi yönetebilirsiniz. Kılavuz
DetaylıHASTA ORDER İŞLEMLERİ
Hasta Order İşlemleri ekranı ayaktan ve yatan hastaların tedavilerinde kullanılacak ilaçların ve hizmetlerin sistem üzerinden kaydedilmesi ve hemşireler tarafından uygulanması amacı ile kullanılmaktadır.
DetaylıWEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ
WEB SİTESİ YÖNETİM PANELİ KULLANMA YÖNERGESİ Web Sitesi Yönetim Paneli, Üniversitemiz web sitesinde, birimlerimize ait web sitelerindeki içerikler üzerinde ekleme, silme, değiştirme gibi güncelleme işlemlerini,
Detaylı4. Bağlantı (Köprü) Oluşturma
4. Bağlantı (Köprü) Oluşturma Bu bölümü bitirdiğinizde, HTML dosyalarında nasıl bağlantı oluşturulduğunu, Bağ etiketinin ne olduğunu, Yerel dosyalara nasıl bağlantı kurulduğunu, İnternet üzerindeki dosyalara
DetaylıYeni Ebrary Arayüzü Kullanıcı Kılavuzu
Yeni Ebrary Arayüzü Kullanıcı Kılavuzu İçindekiler Arayüze Genel Bakış Okuyucu Seçimi Search Arama Seçenekleri Simple Search Basit Arama Focus Search Konulara Göre Arama Advance Search Gelişmiş Arama Recent
DetaylıSAUPORT V3 (2014) Öğrenci Kullanım Rehberi Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi
SAUPORT V3 (2014) Öğrenci Kullanım Rehberi Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Merkezi ne aittir. "Uzaktan
DetaylıKULLANIM KILAVUZU. VSP Teknoloji ile sıfır hatada Dünya standartlarında web kalite politikasına uygun web sitesi oluşturabileceksiniz
KULLANIM KILAVUZU VSP Teknoloji ile sıfır hatada Dünya standartlarında web kalite politikasına uygun web sitesi oluşturabileceksiniz Kullanıcı dostu kontrol panelli dünya standartlarında web tasarım uygulaması.
DetaylıİNTERNET PROGRAMCILIĞI 2 10. HAFTA MYSQL - PHPMYADMIN. Hazırlayan Fatih BALAMAN. İçindekiler. Hedefler. Mysql Nedir.
İNTERNET PROGRAMCILIĞI 2 10. HAFTA İçindekiler MYSQL - PHPMYADMIN Mysql Nedir PhpMyAdmin Nedir PhpMyAdmin Arayüzü Hedefler Mysql' in görevini söyleyebilir PhpMyAdmin' in kullanım amacını söyler Hazırlayan
DetaylıVERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr
VERİ MADENCİLİĞİ (Sınıflandırma Yöntemleri) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma
DetaylıÖrnek 02: Amaç: Şekil Wizard yardımıyla yeni proje açılması.
Örnek 02: Amaç: Bu çalışmadaki amaç, şarap oluşumunda ve sonrasında oluşan kimyasal maddelerin şarap tadıcılarının değerlendirmelerine nasıl bir etkide bulunduğunu tespit etmek ve bu tespitler sonucunda
DetaylıMPLAB IDE v7.60 PROGRAMI KULLANIMI
MPLAB IDE v7.60 PROGRAMI KULLANIMI MPLAB IDE programı mikroişlemciler için hazırlanmış bir derleyici programdır. Microchip firması tarafından hazırlanmıştır. (Resim 1) MPLAB programı assembly dilinde simulasyon,
DetaylıGoFeed Kullanıcı Arayüzü
GoFeed Kullanıcı Arayüzü GoFeed temel olarak yayıncıların, reklamverenlerin ürün/fırsat bilgilerine ulaşabildiği feed sistemidir. Yayıncılar oluşturdukları feedler ile kullanıcıları ürünlerin/fırsatların
DetaylıUZAKTAN EĞİTİM YÖNETİM SİSTEMİ (MMYO)EĞİTMEN YARDIM KILAVUZU
UZAKTAN EĞİTİM YÖNETİM SİSTEMİ (MMYO)EĞİTMEN YARDIM KILAVUZU MERSİN, 2018 MERSİN MESLEK YÜKSEKOKULU ANA SAYFASI TANITIMI Mersin Meslek Yüksekokulu resmi web sitesine http://uzak4.mersin.edu.tr/index.php
DetaylıTAVI KAYIT FORMU KULLANIM KLAVUZU
İçindekiler GİRİŞ... 2 1.FORMA ERİŞİM... 2 1.1. Giriş Ekranı... 2 1.2. Ulusal Kayıt Sistemi... 2 2. HASTA VE TESİS BİLGİLERİ... 3 3. OPERASYON BİLGİLERİ... 4 3.1. İşlem Bilgileri... 4 3.2. Hasta Öyküsü
DetaylıEPİAŞ ABONE BİLGİLERİ KAYDI KILAVUZ DOKÜMANI V.2. Kullanıcı. Kapsam. Yasal Dayanak. Veri Kayıt Sorumlusu. Veri kayıt süresi. Ekran Adı.
EPİAŞ ABONE BİLGİLERİ KAYDI KILAVUZ DOKÜMANI V.2 Kullanıcı Tedarikçiler Kapsam Yasal Dayanak Portföyde yer alan ölçüm noktasındaki tüketici (sözleşme tarafı gerçek/tüzel kişi) bilgilerinin kaydedilmesi,
DetaylıELEKTRONİK BELGE YÖNETİM SİSTEMİ (EBYS)
ELEKTRONİK BELGE YÖNETİM SİSTEMİ (EBYS) AGENT KULLANIM DOKÜMANI HİZMETE ÖZEL 1/21 Rev. 1 İÇİNDEKİLER 1 İÇİNDEKİLER 2 1.1. AYARLAR... 3 1.2. YENİLE... 7 1.3. BİLDİRİM VE GÖREVLER... 9 1.4. ENVİSİON ANA
DetaylıINTERNET NEDİR? INTERNET İN TARİHÇESİ WEB SAYFALARININ UZANTILARI
INTERNET NEDİR? Dünya çapında yaygın olan ve sürekli büyüyen bir iletişim ağıdır. Üretilen bilgiyi saklama, paylaşma ve ona kolayca ulaşma istekleri sonrasında ortaya çıkmış olan bir teknelojidir. Bilgilere
DetaylıTachoMobile Web Uygulaması v1.00.
TachoMobile Yönetim Sistemi Proje Destek Dokümanı / Web Uygulaması v1.00.01 İÇİNDEKİLER Web Uygulaması 1. TANIMLAMALAR 1.1 Araçlar 1.2 Sürücüler 2. TAKOGRAF VERİLERİ 2.1 Veri İndirme 2.2 Gelen Kutusu 2.3
DetaylıAİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (KARAYOLU UYGUNLUK) Başvuru
AİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (KARAYOLU UYGUNLUK) Başvuru 1 AİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (KARAYOLU UYGUNLUK) Başvurusu Başvuru için «https://basvuru.tse.org.tr/uye/» adresinden TSE 360 sistemine
DetaylıAİTM Seri Tadilat Tip Onay Belgesi Başvurusu (Kapsam Genişletme, Belge İtiraz, Adres/Unvan Güncelleme)
AİTM Seri Tadilat Tip Onay Belgesi Başvurusu (Kapsam Genişletme, Belge İtiraz, Adres/Unvan Güncelleme) 1 AİTM Seri Tadilat Tip Onay Belgesi Başvurusu Başvuru için «https://basvuru.tse.org.tr/uye/» adresinden
DetaylıMoodle-IST Kullanım Klavuzu
Moodle-IST Kullanım Klavuzu 1 İÇİNDEKİLER 1. ÖYS (Öğrenim Yönetim Sistemi) ve Moodle Nedir?...3 2. Sisteme Giriş...4 2. Ders Takibi...5 4. Ödev yükleme...7 2 1. ÖYS (Öğrenim Yönetim Sistemi) ve Moodle
DetaylıUFUK ÜNİVERSİTESİ MERKEZ KÜTÜPHANESİ MENDELEY KULLANIM KILAVUZU
UFUK ÜNİVERSİTESİ MERKEZ KÜTÜPHANESİ MENDELEY KULLANIM KILAVUZU Mendeley Nedir? Araştırmacıların araştırmalarını yönetmelerini, düzenlemelerini ve diğer araştırmacılar ile çevrimiçi işbirliği yapmasını
DetaylıİNTERNET PROGRAMCILIĞI - II
0 İÇİNDEKİLER Bölüm 1 PHP İle Web Programlamaya Giriş 1 Bölüm 2 PHP Kodlama Standartları 5 Bölüm 3 PHP Değişken Kullanımı 17 Bölüm 4 IF Yapısı 32 Bölüm 5 Döngüler ve Diziler 64 1 BÖLÜM 1 PHP İLE WEB PROGRAMLAMAYA
DetaylıVAKIFBANK SANAL POS PANELİ KULLANICI KILAVUZU
VAKIFBANK SANAL POS PANELİ KULLANICI KILAVUZU DEĞERLİ ÜYE İŞYERİMİZ! Vakıfbank Sanal POS Ekibi olarak, sizlere daha iyi hizmet verebilmek için çalışmaya devam ediyoruz. İlerleyen dönemlerde panelimizin
Detaylıİçindekiler TURKKEP E-FATURA KONEKTÖRÜ KULLANIM KILAVUZU
TURKKEP E-FATURA KONEKTÖRÜ KULLANIM KILAVUZU İçindekiler Hakkında... 2 Özellikler... 2 Fatura İnceleme... 3 1. GELEN FATURALAR... 3 1.1. TEMEL FATURALAR... 3 1.2. TİCARİ FATURALAR... 4 2. GİDECEK FATURALAR...
DetaylıAİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (TADİLAT) Uzman İşlemleri
AİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (TADİLAT) Uzman İşlemleri 1 AİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (TADİLAT) Uzman İşlemleri AİTM Münferit Araç Uygunluk Belgesi (Tadilat) başvuruları tadilatçı firmanın
DetaylıSürüm 0.1 2008 Sosyal Güvenlik Kurumu
Sürüm 0.1 2008 Sosyal Güvenlik Kurumu GİRİŞ SSK İşgöremezlik Ödemeleri Sistemi ne giriş yapmadan önce aşağıda belirtilen tarayıcı (örn. İnternet Explorer, FireFox gibi) ayarlarını yapmak sistemin sağlıklı
DetaylıELEKTRONİK BELGE YÖNETİM SİSTEMİ KULLANICI GİRİŞ VE E-İMZA İŞLEMLERİ KLAVUZU
ELEKTRONİK BELGE YÖNETİM SİSTEMİ KULLANICI GİRİŞ VE E-İMZA İŞLEMLERİ KLAVUZU BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI 2015 Elektronik Belge Yönetim Sistemi ile ilgili her türlü teknik destek için Bilgi İşlem Daire
DetaylıHızlı Başlangıç Kılavuzu
Hızlı Başlangıç Kılavuzu Microsoft Access 2013 önceki sürümlerden farklı görünmektedir, dolayısıyla öğrenme eğrisini en aza indirmenize yardımcı olmak üzere bu kılavuzu hazırladık. Ekran boyutunu değiştirme
DetaylıUYUMSOFT BAĞIMSIZ E-DEFTER PLATFORMU / PROBAR KONNEKTÖRÜ PROBLEM ÇÖZÜMLERİ
UYUMSOFT BAĞIMSIZ E-DEFTER PLATFORMU / PROBAR KONNEKTÖRÜ PROBLEM ÇÖZÜMLERİ İçindekiler 1. eadaptör ürününde Seçili Kayıtlarını İptal Et işlemi yaptım. Bu ne demektir?:... 3 2. Yevmiye Fişleri Hiç Gelmiyor?
DetaylıSAĞLIK KURULU ENGELLİ SAĞLIK KURULU RAPORU
ENGELLİ RAPORU S İ SO F T S AĞ L I K BİLGİ Sİ S T EMLERİ 2 0 1 9 - AN K AR A ENGELLİ RAPORU Sayfa No : 2 / 18 DEĞİŞİKLİK NO TARİH YAYIN VE DEĞİŞİKLİK İÇERİĞİ DEĞİŞİKLİK YAPAN 00 28.03.2019 Doküman oluşturuldu.
DetaylıELEKTRONİK BELGE VE ARŞİV YÖNETİM SİSTEMİ EBYS NİN GÜVENİLEN SİTELERE EKLENMESİ
DOKÜMAN ARŞİV VE ELEKTRONİK BELGE YÖNETİM SİSTEMİ YAZILIMI TEMEL KULLANICI KILAVUZU ELEKTRONİK BELGE VE ARŞİV YÖNETİM SİSTEMİ EBYS NİN GÜVENİLEN SİTELERE EKLENMESİ Elektronik Belge Yönetim Sistemi web
DetaylıBütün XML dökümanlarının bir kök elemanı olmalıdır. Diğer bütün elemanlar kök elemanı tarafından kapsanır.
XML Genişletilebilir İşaretleme Dili (extensible Markup Language), hem insanlar hem bilgi işlem sistemleri tarafından kolayca okunabilecek dokümanlar oluşturmayı sağlamaktadır W3C tarafından tanımlanmış
DetaylıGAP COTTON GAPCOTTON LAB PORTALI. Kullanım Kılavuzu.
GAP COTTON GAPCOTTON LAB PORTALI Kullanım Kılavuzu www.gapcotton.org İçindekiler İÇİNDEKİLER GAP COTTON... 1 GAPCOTTON LAB PORTALI... 1 Kullanım Kılavuzu... 1 İçindekiler... 2 A. Sunuş... 4 1. Kayıt İşlemi...
DetaylıVET ON KULLANIM KLAVUZU
VET ON KULLANIM KLAVUZU TEMEL KULLANIM BİLGİLERİ Sürüm: Ön İzleme.1 Not: Ön İzleme sürümü için oluşturulmuş dokümandır. Release sürüm notlarını içermez. Zaman içerisinde klavuz içerisinde yer alan bilgiler
DetaylıEndNote Web Hızlı Başvuru kartı
EndNote Web Hızlı Başvuru kartı THOMSON SCIENTIFIC Web öğrencilere ve araştırmacılara çalışmalarını yazarken yardımcı olacak şekilde tasarlanmış Web tabanlı bir servistir. ISI Web of Knowledge, EndNote,
DetaylıDış Veri Alma ÜNİTE 6. Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Veri Menüsü Dış Veri Al Bağlantılar Sırala ve Filtre Uygula Veri Araçları Anahat
Dış Veri Alma ÜNİTE 6 Veri Menüsü Dış Veri Al Bağlantılar Sırala ve Filtre Uygula Veri Araçları Anahat Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Microsoft Excel hakkında temel işlemler öğrenildikten sonra veri alma
DetaylıDoktor Web Tasarım ile sıfır hatada Dünya standartlarında web kalite politikasına uygun web sitesi oluşturabileceksiniz
KULLANIM KILAVUZU Doktor Web Tasarım ile sıfır hatada Dünya standartlarında web kalite politikasına uygun web sitesi oluşturabileceksiniz Her doktorun ihtiyacı olan doktor web sitesi, hasta ve doktor arasındaki
DetaylıTAŞINIR MAL KAYIT VE TAKİP MODÜLÜ
MALİYE SGB..net TAŞINIR MAL KAYIT VE TAKİP MODÜLÜ 1 Taşınır Mal Yönetimi Taşınır Mal Yönetimi ile ilgili işlemlere Kaynak Yönetimi menüsü altındaki Taşınır Mal alt menüsünden ulaşıyoruz. Bu menünün seçenekleri
DetaylıUzaktan Eğitim Yönetim Sistemi Öğrenci Kullanım Rehberi Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi
Uzaktan Eğitim Yönetim Sistemi Öğrenci Kullanım Rehberi Uzaktan Eğitim Araştırma ve Uygulama Merkezi Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi Araştırma ve Uygulama Merkezi
DetaylıHASTANE BİLGİ YÖNETİM SİSTEMİ
SUNUŞ Türkiye de pek çok alanda olduğu gibi sağlık sektörünün de kendine özgü çözüm bekleyen sorunları bulunmaktadır. Hastanelerde tutulacak düzenli kayıtlar, doğru analizler ve sistemli bir çalışma ortamı
DetaylıHAL KAYIT SİSTEMİ HAL HAKEM HEYETİ İŞLEMLERİ KULLANICI KILAVUZU
HAL KAYIT SİSTEMİ HAL HAKEM HEYETİ İŞLEMLERİ KULLANICI KILAVUZU Ekim 2015 İçindekiler 1. HAL KAYIT SİSTEMİ NE GİRİŞ... 2 2. HAL HAKEM HEYETİ BAŞVURU OLUŞTURMA SÜRECİ... 2 2.1. BAŞVURU İÇİN GEREKLİ BİLGİLERİN
DetaylıSELÇUKLU BELEDİYESİ.
SELÇUKLU BELEDİYESİ WEB KULLANIM KILAVUZU www.selcuklu.bel.tr Elektronik Proje Kontrol Arşivleme Sistemi, Belediye hizmetleri içerisinde yer alan yapı ruhsatı verilmesi, tadilatının yapılması vb. işlemler
DetaylıT.C. SAĞLIK BAKANLIĞI Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü. Hasta Hakları ve Tıbbi Sosyal Hizmetler Daire Başkanlığı
HASTA BAŞVURU BİLDİRİM SİSTEMİ (HBBS) KULLANIM KILAVUZU İÇİNDEKİLER (Başlık üzerine CTRL + Mouse sol tıklama ile ilgili sayfaya gidilir.) 1. HASTA BAŞVURU BİLDİRİM SİSTEMİ (HBBS) 3 2. PERSONEL GİRİŞİ/PERSONEL
Detaylı