Geri Dön

Sosyal ağlarda viral içerik sınıflandırma için bir yapay sinir ağı uygulaması

An artificial neural network application for viral content classification in social media

  1. Tez No: 441845
  2. Yazar: ABDULKERİM ŞENOĞLU
  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: 2016
  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: 80

Özet

Bu tez çalışmasında yapay sinir ağları, yapay zeka ve denetimli epidemik yaklaşım tabanlı bir veri dağılım modeli ortaya konulmuştur. Önerilen modeli eğitmek ve dağılım modeline baz alınan derecelendirme sistemini oluşturmak amacıyla Twitter'dan epidemik olarak dağılmış veriler bir gözetmen kontrolünde toplanmıştır. Bu çalışma kaynak problemini ve fiziksel ve sosyal ağlarda dağılım için tahmin modellerine yardımcı olacak birçok çalışma alanı açmaktadır. Viral içeriği önceden bilmek reklamcılık, endüstri, politika alanları ve daha bir çok alandaki son kullanıcıya geniş kitlelere erişme imkanı sağlayabilir. Bu tez çalışmasında literatürde kabul görmüş diğer yöntemlere göre viral içerik sınıflandırılmasında %90 eğitim başarısı ve %78 test başarısı elde edilmiştir. Bu sayede önerilen yöntemin literatürdeki kaynak problemi ve küçük dünya problemi gibi problemlerin çözümünde yeni bakışlar getirebileceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we propose an information diffusion model which is based on neural networks, artificial intelligence and supervised epidemic approach. We gather epidemically diffused data from Twitter with supervision to create a ranking system that is the base of our diffusion model and to train our suggested model. This study opens up a lot of future work areas that can help with the provenance problem and the prediction systems for diffusion in both physical and social networks. Knowing the viral content beforehand can be used in advertisement, industry, politics or any other end user that wants to reach a high amount of people. In this thesis, a training success rate of 90% and a test success rate of 78% is reached compared to the other studies which are accepted in the literature. By this means, it is considered that the proposed model can bring new perspectives to problems like small world or provenance problems in the literature.

Benzer Tezler

  1. Integration of spatial procedures to combat the desertification in Nineveh governorate, Iraq

    Irak'ın Nineveh vilayetinde çölleşme ile mücadele için mekansal yöntemlerin entegrasyonu

    BASHAR MUNEER YAHYA YAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tommaso Campanella ve Thomas More'un ütopyalarının karşılaştırılması

    Comparing Thomas More and Tommaso Campanella's utopias

    MAHMUT AVCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    FelsefeAtatürk Üniversitesi

    Felsefe ve Din Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN ELMALI

  3. Viral içeriklerin sosyal ağlarda iletimini etkileyen faktörlerin analizi

    Analysis of factors influencing the transmission of viral content on social networks

    DANA RAKHYMBEKKYZY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYYUP YARAŞ

  4. Geleneksel medyadan sosyal ağlara, içeriğin dönüşümü: Cüneyt Özdemir Youtube kanalı örneği

    Transformation of content from traditional media into social networks: The example of Cüneyt Ozdemir Youtube channel

    YUSUF TEKKE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Radyo-Televizyonİstanbul Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÜMİT SARI

  5. Integrating online methods to revenue generation process of museums

    Müzelerin gelir yaratım süreçlerinin çevrimiçi yöntemler ile entegre edilmesi

    BURAK MERT ÇİLOĞLUGİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Müzecilikİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Kültür Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKÇE OKANDAN DERVİŞOĞLU