Exploratory wrangling and annotation of tweets
Tweetler üzerinde işaretleme ve keşif amaçlı kümeleme
- Tez No: 459036
- Danışmanlar: PROF. DR. YÜCEL SAYGIN
- 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: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Twitter her geçen gün daha da büyüyen, insanların fikir ve düşüncelerinin olduğu bir sosyal platform. Bu platformda her gün kullanıcılar tarafından üretilen içerik, verinin hacmi, düzensizliği ve hızı nedeniyle işlemesi çok zor bir veriye ama bir o kadar da değerli bir veriye dönüşmektedir. 2010 verilerine göre günde 55 milyon tweet üretilirken şu anda bu sayı ikiye katlanmıştır. Bu tezde twitter platformunda kullanıcılar tarafından üretilen verinin işlenebilmesi ve anlaşılabilmesi için sunduğumuz algoritmaları anlatıyor olacağız. Daha sonra bu algoritmaların tweetler üzerinde nasıl kullanılacağını, çalışmalardan ne gibi sonuçlar çıkarılabileceğini ve ne tür uygulamalar için fayda sağlayabileceğini gösteriyor olacağız. Bahsettiğimiz metodu kullanarak Twitter üzerinde“Robot”hesapları bulma ve tüm verinin özetini çok daha az tweet ile temsil edebilme gibi sorunları da nasıl çözdüğümüzü anlatıyor olacağız.
Özet (Çeviri)
Twitter is an ever growing social platform that is full of ideas and opinions. Huge amount of data is produced daily that is usually too cumbersome to process and mine for the opinions of individuals. As of 2010, 55 million tweets are sent daily and the number is doubled by now. Also twitter data is not structured as a text based information source, considering the lack of structure of the data along with its huge volume, it is nearly impossible to have a healthy summarization of all the ideas and opinions at real time. Therefore in this work we propose a set of algorithms to cluster relevant tweets and similar tweets talking about the same concept on twitter domain. We demonstrate and explain how this information can be used on tweets. As a side benefit we also use these algorithms to detect bots or spammer accounts on twitter since we place such tweets to the same clusters. We show that by transforming twitter data into a clustered structure we are able to overcome problems such as detecting bots and providing a neat summary of the data. these are solvable by transforming the unstructured data environment of twitter to a structured data environment by forming clusters and buckets over the data feed. Another interesting observation we made is that the clusters we form follow the Pareto principle therefore by inspecting only 20% of the clusters we can cover 80% of the whole data.
Benzer Tezler
- Çalışanların perspektifinden uzaktan çalışma üzerine keşifsel araştırma
Exploratory research on remote working from the perspective of employees
MUHAMMED FURKAN AYDOĞMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OYTUN BORAN SEZGİN
- Mikroservislerin keşifsel sınanması ve görselleştirilmesi
Exploratory testing and visualization of microservices
MUSTAFA BEDRİ EĞRİLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUNUS EMRE SELÇUK
- Açımlayıcı Yapısal Eşitlik Modellemesinin (AYEM) incelenmesi ve farklı AYEM modellerinin karşılaştırılması
Examining the Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) and comparing different ESEM models
GİZEM CÖMERT
- Yapay zeka tabanlı sohbet robotu sistemlerinin kullanışlılık algısına yönelik açımlayıcı faktör analizi:banka sektöründe bir vaka incelemesi
Exploratory factor analysis on the perception of usefulness of artificial intelligence-based chatbot systems: a case study in the banking sector
ÖMER CİHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim Sistemleriİzmir Demokrasi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ORKUN YILDIZ
- Exploratory visualization model for measuring the digital divide in Asian and European countries
Başlık çevirisi yok
GH.JAİLLANİ TAKAMUL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MOHAMMED K.M. MADI