Wikipedia’daki Verilere Metin Madenciliği Yöntemlerinin Uygulanması

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.

Applying Text Mining Methods to Wikipedia Data

___

  • 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)