OTURUMLARDAKİ MAKALELERİN BELİRLENMESİNDEN ZAMANLAMA SÜRECİNE KADAR DERİN ÖĞRENME TABANLI KONFERANS PROGRAMI ORGANİZASYON SİSTEMİNİN GELİŞTİRİLMESİ - GÜNDOĞAN, ESRA (Fırat Üniveristesi, 2022)
Konferans programları organize edilirken birbiriyle ortak konuda olmayan makalelerin aynı oturumlarda yer alması, aynı konuda makaleler içeren oturumların eş zamanlı gerçekleştirilmesi vb. durumlar katılımcıların konferanstan etkin bir şekilde faydalanmalarına engel olmaktadır. Ayrıca bu durum konferans sahipleri için kötü bir izlenim oluşturabilir ve gelecek konferanslara olan ilgiyi azaltabilir. Bu yüzden konferans programlarının zamanlama ve içerik açısından doğru bir şekilde oluşturulması oldukça önemlidir. Şu anda konferans programları organizatörler tarafından manuel olarak düzenlenmektedir. Bu süreç konferansta yer alan makalelerin sayısı ve konferans kapsamının genişliği dikkate alındığında zor ve zaman alıcı olmaktadır. Günümüzde birçok sorunun yazılım ve donanım modelleri ile çözüldüğü ve insana bağımlılığın en aza indirildiği düşünüldüğünde, manuel olarak gerçekleştirilen bu işlem otomatik çözüm sunulması gereken bir problem olarak görülmüştür. Konferans programı hazırlama sürecini kolaylaştırmak ve daha verimli programlar oluşturmak amacıyla bu tez kapsamında iki yaklaşım önerilmiştir. Program organizasyon süreci makale benzerliklerinin bulunması, oturumların oluşturulması, oturum başlıklarının belirlenmesi ve zamanlanması şeklinde dört aşamada gerçekleştirilmiştir. Topluluk keşfine dayalı yaklaşım ile birbirinden farklı sayıda makaleler içeren oturumlar planlanmıştır. İkinci yaklaşımda ise önerilen kümeleme algoritması ile eşit sayıda makale içeren oturumlar oluşturulmuştur. Ayrıca önerilen zamanlama yaklaşımı ile paralel oturumların çakışmayacağı bir konferans programı organize edilmiştir. Elde edilen sonuçlar gerçek programlar ile detaylı bir şekilde karşılaştırılmış ve önerilen yaklaşım ile daha verimli ve etkin konferans programlarının otomatik bir şekilde oluşturulduğu gösterilmiştir.

While organizing conference programs, it is necessary to include articles that do not have common subject in the same sessions, to hold sessions containing articles on the same subject in parallel, etc. situations decrease the efficiency of the conference in terms of participants. It also may create a bad impression for conference owners and may affect the participation in future conferences. Therefore, it is very important that conference programs are created correctly in terms of content and scheduling. Currently, conference programs are organized manually by the organizers. This process is difficult and time consuming considering the number of articles in the conference and the breadth of the conference scope. Considering that today many problems are solved with software and hardware models and that dependency to human is minimized, this process, which is carried out manually, has been seen as a problem that needs to be solved automatically. In order to facilitate the conference program preparation process and to create more efficient programs, two approaches are proposed in this thesis. The program organization process has been carried out in four stages: finding article similarities, creating sessions, determining session titles and scheduling. With the community discovery-based approach, sessions with different numbers of articles have been planned. In the second approach, sessions with an equal number of articles have been created with the proposed clustering algorithm. In addition, a conference program has been organized in which parallel sessions will not conflict with the proposed scheduling approach. The results have been compared in detail with the real programs and it has been shown that more efficient and effective conference programs are created automatically with the proposed approach.
Developing deep learning based conference program organization system from determining articles in the sessions to scheduling process
Keywords: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol