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: Belirtilmemiş.
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
- Exploring consumers' virtual garment fit satisfactions to predict their actual satisfactions
Sanal giysi duruşu memnuniyetinin gerçek giysi duruşu memnuniyetini tahmin etmek için kullanılması
EVRİM BÜYÜKASLAN
Doktora
İngilizce
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KALAOĞLU
- An urban renewal story in Ankara metropolitan area: Case study Cevizlidere
Ankara metropoliten alanında bir kentsel yenileme olgusu: Örnek alan Cevizlidere
UĞRAŞ DOYDUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSI ŞENYAPILI
- Güney Somali hayvancılığında yoksulluğun boyutları ve belirleyicileri: Hargeisa bölgesi örneği
Dimensions and determinants of poverty in animal husbandry area of Southern Somalia: The case of Hargeisa zone
ABDIRAHMAN MOHUMED OSMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatAtatürk ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRİ YAVUZ
- Çevrimiçi alışverişin bireysel kentsel hareketliliğe etkisinin incelenmesi: İstanbul Şişli örneği
The effect of online shopping on individual urban mobility: The case area of İstanbul Şişli
HAMİDE BEGEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN SERDAR KAYA
- Uydu görüntülerinin bölgesel bitişiklik grafları ve graf sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of satellite image using regional adjacency graphs
RECEP KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER AKGÜLLER