Points of interest (POI) extraction from social media
Sosyal medyadan ilgi noktası çıkarımı
- Tez No: 463534
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ, DOÇ. DR. YUSUF KAVURUCU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
İlgi noktası, kişiler tarafından ilginç ve faydalı bulunabilecek restoranlar, müzeler, parklar ve oteller gibi belirli konum noktalarıdır. İlgi noktaları çoğunlukla konum bazlı sosyal medya uygulamalarında lokasyon önerimi amacıyla kullanılmaktadır. Sosyal medya kullanıcıları beğendikleri lokasyonlar ile ilgili paylaşımda bulunurlar ve bu yeni ilgi noktası bilgilerine ulaşmak, kullanıcıların zevklerini öğrenebilmek ve şehir hakkında bilgi almak açılarından önemlidir. Bununla birlikte, cümlede hangi kelimenin ilgi noktası olduğunu tespit edebilmek te önemlidir. Cümleden bu noktaları tespit ederek çıkarma işlemine ilgi noktası çıkarımı denilmektedir. Bu tezde, tweetlerde geçen ilgi noktalarını çıkaracak yöntemler önermekteyiz. Bu amaçla Makine Öğrenmesi ve Sinir Ağları temelli yaklaşımlar kullanıldı. Makine Öğrenmesi yöntemi olarak Conditional Random Fields (CRF) uygulandı. Bu yöntemde kullanıcıların duygu analizi, çevredeki ilgi noktası yoğunluğu ve çevredeki popülasyon yoğunluğu gibi özelliklerin etkisi incelendi. Bununla birlikte CRF ile gelen bazı diğer özellikler de kullanıldı. İlgi noktası çıkarımı problemine hibrit yaklaşım olarak Word2vec kullanıldı ve K-Nearest Neighbor sınıflandırma algoritması ile oluşturulan vektörler üzerinden en yakın eşleşmelerin ilgi noktası olup olmadığı kontrol edildi. Son olarak İleri Beslemeli Sinir Ağları kullanılarak ilgi noktası çıkarımı yapıldı. Bahsedilen teknikler, Ankara'dan gönderilen Türkçe tweetler üzerine uygulandı. Yapılan çalışmalar sonucunda CRF tekniğinin yakınlardaki ilgi noktası yoğunluğu özelliği ile birlikte kullanımının diğer özelliklere, daha önce bu alanda yapılmış çalışmaya ve diğer temel algoritmalara göre daha isabetli sonuçlar sağladığı gözlendi.
Özet (Çeviri)
A point of interest (POI) is a particular location point that is useful or interesting for people such as restaurants, museums, parks and hotels. POIs are mostly used on location based social media applications, especially for place recommendation. Social media users share the places they like and discovering such new POIs has importance for understanding the taste and preference of city citizens and for understanding the city. Therefore, detecting which word can be POI in a social media message is an important problem. This process of retrieving POIs from a text is called POI extraction. In this work, we propose methods to extract POIs from microblogs. We explore both machine learning and artificial neural network based approaches. As machine learning approach, we use Conditional Random Fields (CRF) for sequential tagging. We investigate the effect of various additional features such as sentiment of tweets, POI density and population density of the location where the tweet was posted. We also use built-in features of CRF. As a hybrid approach, we generate word embeddings by Word2vec and apply K-Nearest Neighbors classification algorithm on the vectors constructed. Finally we construct a deep, feed-forward neural network to extract POIs from microblog text. These techniques are applied on a collection of tweets in Turkish, posted by users from Ankara. Experimental results show that CRF constructed with POI density feature outperforms CRF with other feature sets along with other neural network approaches in terms of POI extraction accuracy.
Benzer Tezler
- Urban dynamics of İstanbul: Exploring urban complexity via the spatial distribution of activities
İstanbul'un kentsel dinamikleri: Faaliyetlerin mekansal dağılımı aracılığıyla kentsel karmaşıklığın keşfi
REYHANEH YOUNESI SANDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EDA YÜCESOY
- Investigation of the relationship between human thermal comfort and activity patterns within the outdoor spaces of Bilkent University's Main Campus
Bilkent Üniversitesi Merkez Kampüsünün dış mekanlarındaki insan termal konforu ve aktivite paternleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
HADI SEYEDNOURI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mimarlıkİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ANDRE SANTOS NOURİ
- İlgi çekici nokta verilerinin bağlantılı veri olarak yayınlanması ve görselleştirilmesi
Publishing and visualization of points of interest data as linked data
HURİYE AKCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN KARA
- Zamana bağlı oryantiring probleminin genetik algoritma kullanılarak çözümü
A genetic algorithm for solving time-dependent orienteering problem
MAHSA BEHDADNIA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ
- Time-dependent orienteering problem (A case study in Istanbul)
Başlık çevirisi yok
NIMA GHESHLAGHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV TAŞKIN GÜMÜŞ