Exploring area-specific microblogger social networks
İlgi alanı bazlı mikroblog kullanıcıları sosyal ağlarının tespiti
- Tez No: 270500
- Danışmanlar: DR. SUZAN ÜSKÜDARLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Sosyal ağlar benzer ilgi alanlarına sahip olan yada belirli bir alanda bilgi sahibi olan kişileri bulmak için kullanılabilmektedir. Günümüzde sosyal ağlarin bilgi paylaşımı amacıyla kullanılması, doğru bilgiye verimli şekilde ulaşmak yada temel olarak sorularımıza doğrudan yanıtlar bulmak için kullanılabilecek bir yöntemdir. Mevcut sosyal ağlar üzerinde benzer kişileri yada belirli bir bilgiye sahip doğru kişileri bulmak oldukça zordur. Bu sistemler üzerindeki kişi arama yada benzer kişileri bulma uygulamaları ya kullanıcıların kendi verdikleri kişisel bilgilere dayanmakta yada kullandıkları bir kelime ile metin bazlı esleştirme yaparak çalışmaktadır. Kullanıcılar sosyal ağlarda kendilerine ait tüm bilgileri paylaşmayabilmekte, ya da kendileri hakkında yanlış bilgiler verebilmektedirler. Kullanıcıların paylaştıkları içeriği değerlendirerek kullanıcılar arasında benzerlik bulmaya çalışan uygulamalar henüz gerçekleştirilmemiş durumdadır.Bu çalışma kapsamında, sosyal ağ uygulamalarının bir türü olan mikrobloglar üzerinde, kullanıcıların sağladıkları içeriği değerlendirerek sahip oldukları bilginin yada ilgilendikleri konuların hangi ilgi alanlarına ait olduğunu tespit etmek, bunun ötesinde diğer kullanıcılarla ortak ilgi alanlarına göre ilişki kurmak amaçlı bir model önerilmektedir. İçerik olarak kullanılan metin cümlecikleri içinde birlikte gecen kelimeler baz alınarak bu kelimeler arasında anlamsal bütünlük oluşturulmaya çalışılmakta, böylece kişilerin kendileri kullanmadıkları halde ilgi alanları ile ilişkili olabilecek olan diğer kelimeler tespit edilmektedir.Çalışmamızın sonucunda kullanıcıların sosyal ağlarda paylaştıkları içerik dikkate alınarak ortak ilgi alanlarına sahip kullanıcılar arasında bağlantılar kurulabileceği, ayrıca kişiler kullanmamış olsa bile bu ilgi alanları ile ilgili diğer sözcüklerin de tespit edilebildiği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Social networks can be used to find people who share similar interests or people who have knowledge in a specific domain. Using social networks to share knowledge is a very efficient way of reaching information. Current social networking tools provide many ways to search people with similar interests. However, they are either based on keyword search or ranking users based on popularity. Keyword search is limited to information explicitly declared by users such as name, location, marital status, interests etc. Since users often do not declare their interest areas or the content they contribute is not aligned with the area of interest they declare, it is usually a time consuming task to locate those who are of interest. User ranking methods, on the other hand, hides users who provide valuable information but not so popular. In this study we propose a model for determining the area of interests of users based on their contributions. In other words, we examine what they contribute rather than what they declare about themselves. The idea is that their value depends on what they contribute. Areas of interests are determined based on the co-occurrence of related words in user contributions. In addition, we explore communities of different interests, based on the common context different people use in their contributions. In order to put some semantic grounding to what we have found as interest areas, we map the content we extracted from the users? contributions to other resources such as DBpedia[84], Wikipedia[82] and Google[83]. We show that interest areas of people can be extracted from the dynamic content they provide. Besides, common interest networks of users can be generated by implementing our model. Furthermore, we can also generate networks of words which provide us a way to put semantics into the search queries instead of solely keyword based inquiries.
Benzer Tezler
- Altyapı bilgi sistemlerine yönelik konumsal veritabanı tasarımı: İSKİ örneği
Designing spatial databases for infrastructure information systems: The case of ISKI
AZİZE ERCİYES
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALKAN
- Exploring pragmatic competence of preschool children with a specific reference to the speech act of apology in Turkish
Anaokuluna giden çocukların Türkçe özür sözeylemi konusunda edimsel yeterliliklerinin araştırılması
ÖZGE GÜL ZEREY
Doktora
İngilizce
2019
DilbilimÇukurova Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE SOFU
- Automatic segmentation of central sulcus on brain mr images
Beyin mr görüntüleri üzerinde otomatik central sulcus ayrıştırması
OĞUZ DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DEVRİM ÜNAY
- Exploring drug loading and release capacities of hexagonal boron nitrides (hBNs) in cancer treatment
Hegzagonal bor nitrürlerin kanser tedavisi için ilaç yükleme ve salım kapasitelerinin araştırılması
MISRA YAMANSAVAŞÇILAR NAGANLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA SENİHA GÜNER
- Exploring sandy soils in krakow: From pleistocene terraces to anthropocene gardens
Krakow'da kumlu toprakların keşfi: Pleıstosen teraslardan antroposen bahçelere
AXEL CERON GONZALEZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiToprak Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN DENGİZ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MICHAL GASIOREK