Sosyal ağlarda etiket ağı analizi
Tag network analysis in social network
- Tez No: 430974
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKER TÜRKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarih boyunca insanlar birbirleriyle iletişim halinde olmuşlardır. Bu iletişim süreci, zaman içinde insanlığın algısı ve devamında teknolojinin gelişimi ile eşzamanlı olarak değişim göstermiştir. Bugün internet tabanlı sosyal ağlar ile insanlar iletişimin en üst noktasına çıkmışlardır. Bu iletişim direk olabildiği gibi, bireylerin yazdıkları ve paylaştıkları materyallerin birbirleri ile olan benzerlikleri ile dolaylı olarak da sağlanmaktadır. Dolaylı iletişimi sağlayan bu veri hazinesinin içinde yapısal ve anlamsal olarak birliktelikler bulunmaktadır. Bu birliktelikler farklı yöntemler ile analiz edilerek, anlamlı sonuçlara ulaşmak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada sosyal ağ verileri kullanılarak etiket ağı analizi yapılması ve sonuçların görselleştirilmesi amaçlanmıştır. Etiket ağı analizi çalışması, mikroblog sitesi özelliğindeki Twitter sosyal ağına ait veriler ile yapılmıştır. Twitter API kullanılarak elde edilen veriler belli kriterlere göre ayrıştırıldıktan sonra birlikte kullanım ve semantik yakınlık kriterlerine göre kompleks ağlara dönüştürülmüştür. Bu iki farklı kompleks ağ analiz edilerek sonuçları karşılaştırılmış ve görselleştirilmiştir. Bu analiz sonucunda, etiketlerin birlikte kullanımının anlamsal olarak doğruluğu sorgulanmıştır. Her iki kompleks ağ Gephi yazılımı ile görselleştirilmiş ve temel analizleri yapılmıştır. Ayrıca Gephi çıktıları MATLAB ile işlenerek daha detaylı analizler grafikler halinde sunulmuştur. Böylece Twitter etiketlerinin birlikte kullanım ve anlamsal yakınlık ağları detaylı olarak karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Throughout history mankind have been in contact with each other. This communication process has changed simultaneously with the perception of humanity and the development of technology in time. Today, people are out on the top spot of communication by the use of internet-based social networks. This communication as well as being direct, indirect materials that individuals are provided with what they write and share similarities with each other. Resulting in the treasury of this data, there are structural and semantic togetherness and various methods are used for this togetherness are analyzed to arrive at meaningful results. The aim of this study, making the hashtag network analysis using social network data and visualization of results. Hashtag network analyze study was conducted using data from Twitter which is a micro-blog. The data obtained using the Twitter API, disaggregated by certain criteria, is transformed into complex Networks according to the collocation and semantic similarity criteria. These both complex network analized and after that compared the results and visualised. As a consequence of this analysis, questioned semantic precision of collocationof hashtags. Gephi software was used for visualization and basic analyzation of both networks. Results of GEPHI analize, analizied detailed with MATLAB and shown in graphical format. Thus, collocation and semantic similarity networks of Twitter Hashtags are compared in depth.
Benzer Tezler
- A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing
Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak
AMIR AL KADAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- Lightweight facial expression recognition systems for social robots
Sosyal robotlar için hafif ağırlıklı yüz ifadesi tanıma sistemleri
ERHAN BİÇER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Sosyal ağlarda etkileşim örüntüleri kullanılarak bağlantı tahmini
Link prediction using annotation patterns on social networks
BURAK IŞIKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ERDOĞAN SEVİLGEN
- Dijital teknoloji/kültür ve feminizm bağlamında sosyal ağlarda kadın sorununun temsili: Twitter üzerine bir inceleme
The representation of women's issues on social networks in the context of digital technology / culture and feminism: A study on Twitter
ELİF İREM KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
SosyolojiEge ÜniversitesiKadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. ASLI ELGÜN