Geri Dön

Facebook'da yorum madenciliği kullanarak, kişilerin cinsiyet, yaş ve eğitim düzeylerinin tanımlanması

Comment mining for identifying gender, age and education level on Facebook

PDF İndir

  1. Tez No: 332077
  2. Yazar: MASOUD TALEBİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL KÖSE
  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: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 98

Özet

Sosyal medyanın günden güne toplumun farklı tabakalarına yayılmasıyla beraber, yararlı işlevlerinin yanında, bireysel hak ihlallerine yol açan kötüye kullanımları da artmaktadır. Bazı kişiler gerçek olmayan bilgilerle sahte hesaplar açarak, insanları hem maddi hem de manevi yönde istismar etmektedir. Bazen de sahtekarlar, daha küçük yaşta olduklarını belirterek çocuk istismarını hedeflemektedirler ya da kendilerini karşı cins veya olduğundan daha yüksek eğitim seviyesinde göstererek insanları aldatmaktadırlar. Sosyal medyadaki insanların gerçek kimliklerini tespit etmek, e-suç oluşumunun engellenmesinde büyük bir etki yaratabilir. Bu çalışmada Facebook kullanıcılarının yorumlarını analiz ederek, Cinsiyet, Yaş ve Eğitim düzeyini belirlemek için bir sistem geliştirilmiştir. Bu çalışmada kullanılan veri kümesi, Türkçe Facebook sayfalarından toplanan yorumlardan oluşturulmuştur. Genel metin madenciliği işlemleri uygulandıktan sonra ?Significance Analysis of Microarrays? (SAM) yöntemi, nitelik ağırlıklandırmak ve boyut azaltma işlemi için kullanılmıştır. Kişileri sınıflandırmak için Naive Bayes, ?Support Vector Machine? (SVM) ve K-en yakın komşuluk (KNN) sınıflandırma yöntemleri kullanılmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Ayrıca terim vektörü için farklı ağırlıklandırma yöntemleri karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

As the use of social media rises in different layers of the society, alongside of useful applications, some abuses of these media are also rising. The people who create fake accounts with a profile details differ from what they really are and pretending opposite gender, lower age, or higher education level for cheating people or hiding real identity are some of the abuses of the social media. Identifying real identity of a person in social media can be vital for preventing crimes. In this study, a system implemented to identify Gender, Age and Education level of a Facebook user by analyzing the comments he/she wrote on different shares of the Facebook pages in Turkish. The data used in this study is collected from Facebook social media. After applying common text mining operations on data, Significant Analysis of Microarrays (SAM) method is employed for weighting and dimension reduction of the data. The Naïve Bayesian, Support vector machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN) classification methods used for classifying. In addition, the effect of using different term weights in vector space model investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    800811

    Sosyal medya platformlarında yapay zeka ve makine öğrenim tekniklerini kullanarak, doğal dil işleme ile hakaret içeren cümle tespiti ve duygu analizinin ölçülmesi

    Using artificial i̇ntelligence and machine learning techniques on social media platforms, natural language processing and detection of i̇nsulting sentences and measuring sentiment analysis

    CAN BERK ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolNişantaşı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ŞAHİN

  2. Tez No

    485445

    Kültürlerarası etkileşim açısından sosyal medyada kimliklerin sunumu

    Presentation of identity in social media in terms of interactions intercultural

    UFUK BAKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    GazetecilikEge Üniversitesi

    Genel Gazetecilik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMET PELİN DÜNDAR

  3. Tez No

    858519

    Türkiye'de sağlık turizmi yetki belgesine sahip sağlık kuruluşlarının dijital pazarlama kanallarının incelenmesi: Ege Bölgesi örneği

    Investigation of digital marketing channels of health insThe case of Aegean Region

    İSMAİL IŞIKDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    TurizmAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Sağlık Turizmi Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR ALTIOK GÜREL

  4. Tez No

    348700

    Identification of anonymous users in twitter

    Twitter'daki anonim hesapların ortaya çıkartılması

    İNANÇ ARIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN

  5. Tez No

    587493

    Yapı sektöründeki işletmelerin sosyal medya yönetimi: Kayseri'deki inşaat şirketleri kapsamında bir araştırma

    Social media management of companies in the building sector: A research in the scope of construction companies in Kayseri a research

    TUĞÇE ŞAHBAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Halkla İlişkilerErciyes Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA CINGI

Geri Dön