Research Article
Year 2021,
Volume: 2 Issue: 1, 11 - 14, 31.01.2021
Abstract
Wikipedia, internetin en geniş kaynak sitelerinden biridir. Herkesin katkıda bulunabildiği ücretsiz bir ansiklopedidir. Wikipedia çok geniş bilgi kaynağı oluşturması sebebiyle birçok insan tarafından tercih edilmektedir. Gün geçtikçe bu veri kaynağı büyümektedir. Ücretsiz, reklamsız ve birçok dil desteği bulunması Wikipedia’nın tercih edilme sebepleri arasındadır. Bu çalışmanın amacı metin madenciliği ile Wikipedia verilerinin işlenmesi ve analiz edilmesidir. Wikipedia üzerinden örnek alınan verilere metin madenciliği yöntemleri uygulanarak daha işlevsel hale getirilmiştir.
References
- İnternet: Vikipedi, https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Metin Madenciliği Nedir?, http://www.metinmadenciligi.com, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python (programlama dili), https://tr.wikipedia.org/wiki/Python_(programlama_dili), (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Anaconda (Python dağıtımı), https://tr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(Python_dağıtımı), (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: JupyterLab Overview, https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/overview.html, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Pandas Nedir? Nasıl Kullanılır?- Python Kütüphanesi, https://teknoloji.org/pandas-nedir-nasil-kullanilir-python-kutuphanesi/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python Bilim Matplotlib, https://pybilim.wordpress.com/2014/01/01/matplotlib-1-temel-grafikler/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ve XML, https://ozymaxx.github.io/blog/2017/09/12/python-xml/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Metin Madenciliği’nde (Text Mining) Kavramlar-1, https://medium.com/algorithms-data-structures/metin-madenciliğinde-text-mining-kavramlar-1-e11b87b28847, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ile Veri Kazıma (Web Scraping) Çalışması, https://medium.com/kaveai/web-scraping-453e96a86195, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ile Veri Görselleştirme: Matplotlib Kütüphanesi-1, https://medium.com/datarunner/matplotlibkutuphanesi-1-99087692102b, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
Year 2021,
Volume: 2 Issue: 1, 11 - 14, 31.01.2021
Abstract
References
- İnternet: Vikipedi, https://tr.wikipedia.org/wiki/Vikipedi, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Metin Madenciliği Nedir?, http://www.metinmadenciligi.com, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python (programlama dili), https://tr.wikipedia.org/wiki/Python_(programlama_dili), (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Anaconda (Python dağıtımı), https://tr.wikipedia.org/wiki/Anaconda_(Python_dağıtımı), (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: JupyterLab Overview, https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/overview.html, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Pandas Nedir? Nasıl Kullanılır?- Python Kütüphanesi, https://teknoloji.org/pandas-nedir-nasil-kullanilir-python-kutuphanesi/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python Bilim Matplotlib, https://pybilim.wordpress.com/2014/01/01/matplotlib-1-temel-grafikler/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ve XML, https://ozymaxx.github.io/blog/2017/09/12/python-xml/, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Metin Madenciliği’nde (Text Mining) Kavramlar-1, https://medium.com/algorithms-data-structures/metin-madenciliğinde-text-mining-kavramlar-1-e11b87b28847, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ile Veri Kazıma (Web Scraping) Çalışması, https://medium.com/kaveai/web-scraping-453e96a86195, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
- İnternet: Python ile Veri Görselleştirme: Matplotlib Kütüphanesi-1, https://medium.com/datarunner/matplotlibkutuphanesi-1-99087692102b, (Erişim Tarihi: 28.12.2020)
There are 11 citations in total.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Computer Software |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Publication Date | January 31, 2021 |
| Submission Date | December 30, 2020 |
| Acceptance Date | January 10, 2021 |
| Published in Issue | Year 2021 Volume: 2 Issue: 1 |
Dergimiz Index Copernicus, ASOS Indeks, Google Scholar ve ROAD indeks tarafından indekslenmektedir.