Geri Dön

Sentiment analysis and opinion mining from big social data using mapreduce and machine learning methods

Mapreduce ve makine öğrenmesi yöntemleri ile büyük sosyal veride duygu analizi ve fikir madenciliği

  1. Tez No: 463038
  2. Yazar: BANAN JAMIL AWRAHMAN AWRAHMAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: KNIME aracı, duyarlılık analizi, büyük veri, MapReduce, Hadoop, Twitter, Hadoop, big data, KNIME tool, MapReduce, sentiment analysis, Twitter
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Duygu analizi; doğal dil işleme, metin analizi, hesaplama dilbilimi ile metin belgelerindeki öznel bilgilerin belirlenmesi ve çıkarılması yöntemidir. Duygu analizinin ana görevi belirli bir metnin kutupsallığını belirlemektir. Bu araştırmanın amacı, MapReduce ve KNIME aracı ile makine öğrenimi kullanarak büyük sosyal veriler için duygu analizini incelemektir. Bu araştırmada kullanılan veri setleri internetten gerçek zamanlı olarak alınmıştır. Araştırmada kullanılan model, güncel bir şemayı takiben, veri alma tarihini ve zamanını kullanmaktadır. Metin alanlarını, Twitter'da en sık yazılan cümlelerden girdi vektörü olarak toplamaktadır. Bu veri kümesini, çapraz doğrulama yöntemi kullanarak aynı türde bir test seti takip etmektedir. Rasgele bir yüzdelik eğitim seti, hata oranına ve performansa karşı test edilmiştir ve değerlendirilmiştir. Twitter API'sı, Twitter'dan veri toplamak için kullanılan bir diğer araçtır. Toplanan veriler Hadoop'tan KNIME aracına girilmiştir. Ayrıca, veri sınıflandırması için, bu projede makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Sentiment analysis is the use of natural language processing, text analysis, computational linguistics identifying and subjective information extracting from text documents. The main task of sentiment analysis is to determine the polarity of a given text. The aim of this research is to investigate sentiment analysis for big social data using MapReduce and machine learning with KNIME tool. The datasets used in this research are fetched from the Internet in a real-time basis. The model used in the research is employing the current date and time for receiving data and following an up-to-date schema. It gathers text fields as input vectors from the most frequently written phrases on Twitter. The collected datasets are passed to an evaluating stage that employs both confusion matrix and cross validation methods. Twitter API is another tool that was used to gather data from Twitter in this work. The collected data was fed to KNIME tool from Hadoop platform. Also, for data classification purpose, machine learning algorithms were used.

Benzer Tezler

  1. Sentiment analysis of social network data using machine learning

    Sosyal ağ verileri kullanarak makine görüş analizi öğrenme

    ALI ABAS ALO ALBABAWAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GALİP AYDIN

  2. Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms

    HESSDS analizlerinin twitter verilerinde Keullehiler makensi algoritme lerenin òğrenimi

    MUSTAFA AHMED MAHMOOD

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  3. Sosyal medya paylaşımları üzerinden duygu analizi: Sağlık Bakanlığı etiketli tweetler üzerine bir büyük veri

    Text emotion analysis of social media posts: A big data application on Health Ministry mentioned tweets

    AHSEN ERDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilim ve TeknolojiAtatürk Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR YAVUZ

  4. Analyzing twitter contents using text mining methods

    Metin madencilik yöntemlerini kullanarak twıtter içeriğinin analizi

    MUSTAFA LATEEF FADHIL JUMAILI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ

  5. A practical implementation for big data mining and sentiment analysis

    Büyük veri madenciliği ve duygu analizi uygulaması

    CEREN ASILKEFELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEBNEM DEMİRKOL AKYOL