Collective classification of user emotions in twitter
Twıtter'da kullanıcı duygularının kollektif sınıflandırımı
- Tez No: 416641
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Sosyal ağların son zamanlardaki hızlı yükselişi, çeşitli konular hakkında kullanıcı fikirlerini içeren büyük bir miktarda veri üretmis ̧tir. Kullanıcı gönderilerinin görüşlerini sınıflandırmak adına, birçok metin tabanlı teknikler literatürde yerini almıştır. Görüş ̧ analizinin devamı olarak, duygu analizi üzerinde de çalışmalar bulunmaktadır. Çok sayıda farklı duyguların bu noktada ele alınması gerektiğinden dolayı, problem çok daha karmaşık bir hale gelmektedir. Bu tez çalışmasında, birbirlerine bağlı kullanıcıların benzer duygular barındırmalarına daha meyilli olması üzerine kullanıcı odaklı farklı bir yaklaşım kabul edilir; bundan dolayı, ilişki bilgisinden yararlanılması, sosyal ağlarda kullanıcı düzeyinde görüş çıkarım işini tamamlayabilmektedir. Deneysel bir veri kaynağı olarak Twitter ele alınarak ve önerilen kolektif sınıflandırma algoritmasıyla çalışılarak, kullanıcıların konu üzerinde bilinmeyen duyguları etkin ve işbirlikçi bir ortamda tahmin edilmektedir.
Özet (Çeviri)
The recent explosion of social networks has generated a big amount of data including user opinions about varied subjects. For classifying the sentiment of user postings, many text-based techniques have been proposed in the literature. As a continuation of sentiment analysis, there are also studies on the emotion analysis. Because of the fact that many different emotions are needed to be dealt with at this point, the problem becomes much more complicated. In this thesis, a different user-centric approach is considered that connected users may be more likely to hold similar emotions; there- fore, leveraging relationship information can complement user-level sentiment infer- ence task in social networks. Employing Twitter as a source for experimental data and working with a proposed collective classification algorithm, users whose emotions are not known on subject, are predicted in an effective and collaborative setting.
Benzer Tezler
- Trafik yorumlarının sınıflandırılmasında normalizasyonun etkisi
The effect of normalization on the classification of traffic comments
ZEYNEP ÖZER
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZ FINDIK
- Predicting the june 2019 istanbul mayoral electionwith twitter
Twıtter verisi kullanılarak haziran 2019 İstanbul Belediye Başkanlığı seçim tahmini çalışması
EMRE SOYLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Kullanıcıların zaman serileri biçimindeki davranış desenlerinin modellenmesi ve tahminlenmesi
Modeling and forecasting user behavior patterns in time series
YİĞİTCAN ŞENER
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYBARS UĞUR
- Investigating cognitive and emotional factors that trigger pupil dilation in human computer interaction
İnsan-bilgisayar etkileşiminde gözbebeği büyüme refleksini tetikleyen zihinsel ve duygusal faktörlerin araştırılması
CEREN UYANIK CİVEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyomühendislikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DİDEM GÖKÇAY
DR. SERDAR BALTACI
- Türkiye için mutluluk ve memnuniyet haritalarının tasarımı
The design of the happiness and content maps for Turkey
ASLI ÜNAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN