Metin Madenciliği ile Türkçe Bir Dergi Öneri Sisteminin Geliştirilmesi

Kartal E., Emre İ. E., Özen Z.

XX. Akademik Bilişim Konferansı, Karabük, Türkiye, 31 Ocak - 02 Şubat 2018, ss.11

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Karabük
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.11
  • İstanbul Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bilimsel bir çalışmanın makaleye dönüşüm sürecindeki önemli ve kritik adımlardan biri çalışmaya uygun bir derginin seçilmesidir. Bu seçim işlemi doğru yapılmadığı takdirde çalışma daha hakemlere bile gönderilmeden dergi editörleri tarafından çalışma içeriğinin dergi ile uyumsuzluğu gerekçesi ile reddedilebilmektedir. Bu nedenle çalışmayı bir dergiye göndermeden önce, o dergideki makalelere bir göz atılması gerekmektedir. Bu durum ise dergi web siteleri arasında çokça vakit harcanmasına sebep olmaktadır. Hâlihazırda Elsevier Journal Finder, Springer Journal Suggester, IEEE Publication Recommender gibi dergi öneri sistemleri geliştirilmiştir; ancak tümüyle Türkçe yayınlara ve Türkçe dilde yayın yapan dergilere odaklanan bir dergi öneri sistemine rastlanmamıştır. Bu çalışmadaki amaç; veri madenciliği yöntemlerini kullanarak Türkçe dergi öneri sistemi geliştirilmesine yönelik bir taslak sunmaktır. Bu kapsamda, öncelikle çalışan mevcut İngilizce dergi öneri sistemleri incelenerek bu sistemler hakkında kısa bilgilere yer verilmiştir. Sonrasında çalışmada izlenen Veri Madenciliği için Çapraz Endüstri Standard Süreç Modeli (CRISP-DM) ile ilgili detaylar sunulmuştur. Ayrıca Türkçe dergi öneri sisteminin yapısının ve karar mekanizmasının nasıl olması gerektiği ele alınmıştır. Önerilen sistemin taslak ara yüz tasarımına yer verilmiştir.

One of the steps in the process of transforming a scientific work into an article is to choose a suitable journal for the study. This selection process is so critical that the study may be rejected by the editors for a short time after it is sent to the journal, not even it is sent to the reviewers, because the content of the study can be incompatible with the journal. For this reason, before sending the study to a journal, it is necessary to take a look at the articles in that journal. This situation causes a lot of time spent on journal websites. Recommendation systems such as Elsevier Journal Finder, Springer Journal Suggester, IEEE Publication Recommender have already been developed; however, no system was found that focused entirely on Turkish publications and journals in Turkish. The purpose of this study is to present a proposal for the development of a Turkish journal recommendation system using data mining methods. In this context, firstly English journal suggestion systems are examined and brief information about these systems is given. After that, information about Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining (CRISP-DM) is given. Furthermore, the structure and decision mechanism of the Turkish journal recommendation system is discussed. Draft interface design of the proposed system is included.