Geri Dön

Sosyal ağlarda veri madenciliği üzerine bir uygulama

The application related with data mining on social networking

  1. Tez No: 321573
  2. Yazar: MEHMET ULVİ ŞİMŞEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SUAT ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Günümüzde İnternetin yaygınlaşmasıyla son yıllarda ortaya çıkan yeni uygulamalar iletişim ve eğlence amacı ile kullanılmaya başlamıştır. Sosyal medya olarak tanımlanabilecek bu uygulamalar kişiler ve geniş kitleler hakkında büyük miktardaki verilere İnternet üzerinden kolay bir şekilde erişim imkanı vermiştir. Sosyal ağlarda veri madenciliği çalışmaları bu alanın genişlemesi ile son dönemlerde artmıştır. Araştırmacılar geniş kitleler hakkında yararlı bilgiler çıkarmışlardır. Bu bilgilerin reklam, politika, borsa ve çeşitli alanlarda kullanılması ile veri madenciliği uygulamaları ortaya çıkmıştır.Bu tez çalışmasında sosyal ağlarda veri madenciliği ile yapılan uygulamalar, alandaki sorunlar ve açık çalışma alanları incelenmiştir. Bu çalışmada twitter sosyal ağı verileri toplanmış ve duygu belirten Türkçe kelimeler belirlenmiştir. Twitter verileri her gün için ayrı olarak duygu belirten kelimelerin kullanılmasına göre analiz edilmiştir. Türk Twitter kullanıcılarının duygusal durum değişiminin IMKB indeksi ile ilişkili olup olmadığına araştırılmıştır. Twitter mesajlarını analiz etmek için frekans yöntemi ve ortalama mutluluk analizi yöntemi kullanılmış ve bu iki metot karşılaştırılmıştır. Tweet veri seti içerisinde mesajları olan kullanıcıların yaptıkları yorumlara göre benzerliği incelenmiştir. Bu tez çalışması, alanda Türkçe tweetler ve borsa indeksi üzerinde yapılmış ilk çalışma olması açısından önem taşımaktadır.Anahtar Kelimeler : Veri Madenciliği, Sosyal ağlar

Özet (Çeviri)

Today, the spread of the Internet, new and emerging applications in recent years began to be used for the purpose of communication and entertainment. Applications which is defined social mediahas easily access to large amounts of data about people and the masses over the internet. Data mining aplications have recently been increased with this research area extend. Researchers extract useful information about masses and people. Data mining aplications are came out with this information is used by advertisement, political, stock exchange and various area.In this thesis, data mining in social networks with applications in the field examined the problems and open work areas.In this study, Turkish tweet dataset is collected and emotional words are determined. Twitter data for each day are analyzed by emotional words. An analysis is carried out to see if there is a relation between Turkish tweets and the Turkish stock market index. Frequency analysis and avarage happiness analysis are used for tweet dataset and this two method are compared eachother. Users similarity is analyzed with used users tweet message. this study is the first study performed on Turkish tweets and stock market index.Key Words : Data Mining, Social Network

Benzer Tezler

  1. Sosyal ağlarda pazarlama – fırsatlar riskler L'oreal Paris markası örneğiyle, Türkiye'deki sosyal medya kanallarının kurumsal varlık üzerindeki etki uygulama analizi

    Social network marketing- opportunities risks the effects and application analysis on corporate assets of social media chances in Turkey, for the example of L'oreal paris market

    KERAMETTİN EL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Halkla İlişkilerİstanbul Arel Üniversitesi

    Medya ve Kültürel Çalışmalar Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KENAN DUMAN

  2. Analysis of feature pattern mining approaches on social network: A case study on Facebook

    Sosyal ağlarda özellik örüntü madenciliği yaklaşımlarının analizi: Facebook üzerinde durum çalışması

    ELİFE ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERAP ŞAHİN

  3. Yapısal olmayan metinler için adlandırılmış varlık tanıma algoritmaları ve uygulamaları

    Named entity recognition algorithms and applications for non-structural texts

    MUSTAFA GENCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RESMİYE NASİBOĞLU

  4. Kısa metinlerden sosyal duygu sınıflandırma için makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi

    Development of machine learning based methods for social sentiment classification from brief texts

    FATMA BAŞKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

  5. Veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmaları ile telekom sektöründe sosyal ağ analizi

    Social network analysis in telecom industry with data mining machine learning algorithms

    ÜLKÜ FATMA GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET KURULAY

    DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ