Geri Dön

Çevrimiçi forum sitelerindeki hastalık belirtilerine göre hastalıklar ve buna uygun ilaçlar arasındaki ilişkilerin bulunması

Finding relationships of symptom-disease and disease-drug in online health forum sites

  1. Tez No: 477905
  2. Yazar: ESRA GÜNDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Sosyal ağlar, çevremizdeki nesneler, kişiler, kuruluşlar ve topluluklar arasındaki ilişkileri modellemek için kullanılan yapılardan biridir. Farklı alanlarda ve farklı şekillerde karşılaştığımız birçok karmaşık sistem sosyal ağlar ile görselleştirilebilir. Sosyal ağlar karmaşık sistemlerin yapısının, gelişiminin ve ilişkilerinin anlaşılmasında yararlı bir analiz aracı olmuştur. Sosyal ağ analizi ile karmaşık sistemler hakkında önemli bilgiler elde edilir. Bu bilgiler birçok amaçla kullanılabilir. Sosyal ağ analizinin en önemli araştırma konularından biri bağlantı tahminidir. Ağlar zamanla değişir ve gelişir. Bağlantı tahmini ağların dinamikliğini araştırmak için iyi bir yöntemdir ve birçok alanda kullanıldığı gibi sağlık alanında da önemli bir analiz konusu haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında üç temel çalışma sunulmuştur. Birinci çalışma çevrimiçi forum sitelerindeki sorularının analizi ile elde edilen hastalık belirtilerinin hastalıklarla olan ilişkilerinin bulunmasına yöneliktir. Son yıllarda birçok alana uygulanan bağlantı tahmini, internetin hızlı gelişimi ile insanlar için sağlık konusunda önemli bir başvuru kaynağı olan çevrimiçi forum sitelerinin analizinden elde edilen verilerle kurulmuş iki parçalı ağ üzerinde gerçekleştirilmiştir. İkinci çalışma çevrimiçi forum sitelerinde kullanıcı sorularına karşılık bulunan hastalıkların ilaçlarla olan ilişkisini belirlemeye yöneliktir. Bu amaçla hastalıklar ve ilaçlardan oluşan bir iki parçalı ağ modellenmiş ve bu ağ üzerinde bağlantı tahmini işlemi ile hastalıklara uygun ilaçlar arasındaki ilişkiler bulunmuştur. Son çalışmada günümüzde insanların sıklıkla kullandıkları çevrimiçi forum sitelerinin güvenilirliği üzerine bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışma ile insanların bu forumlardaki uzman doktorlardan aldıkları cevapların ne derece doğru olduğu test edilmiştir. Son olarak bu tez çalışması MF.17.04 nolu FÜBAP kapsamında yürütülen Yüksek Lisans Tezi Araştırma Projesi ile desteklenmiş, yapılan çalışmalar çeşitli uluslararası yayınlar ile sonuçlandırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Social networks are one of the structures used to model relationships between the objects, individuals, organizations and communities in our environment. Many complex systems that we face in different areas and in different ways can be visualized with social networks. Social network is a useful tool for understanding the structure, development, and relationships of complex systems. Social network analysis provides valuable information about complex systems. This information can be used for many purposes. One of the most important research topics in social network analysis is link prediction. Social networks change and evolve over time. Link prediction is an effective way to investigate dynamics of networks and has become an important analysis topic in health as well as in many areas. In this thesis, three main studies are presented. The first study is based on finding of associations between diseases and symptoms obtained with analysis of the questions on the online forum sites. Link prediction, which has been applied in many areas over the past few years, has been carried out on a bipartite network constructed with data obtained from analysis of online forum sites, which is an important reference source in health field for people with rapid development of the Internet. The second study aims to determine relation of the diseases that correspond to user questions with the drugs in the online forum sites. For this purpose, a bipartite network consisting of diseases and drugs is modeled, and relations between diseases and drugs suitable to these diseases are found with link prediction. A recent study has focused on the reliability of online forum sites that people often use. With this study, how accurate the answers that people get from health professionals on these forums have been tested. Finally, this thesis study was supported by Project No:MF.17.04 the Master Thesis Research Project carried out within the scope of FÜBAP, and the studies were concluded with various international publications.

Benzer Tezler

  1. Çevrimiçi akademik kaynakların erişim problemlerinin tespiti ve ara yüzlerinin kullanılabilirlik değerlendirmesi

    The determine of access problems to online academic resources and usability evaluation of interfaces

    İSMAİL ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgi ve Belge YönetimiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMİNE ŞENDURUR

  2. Elektronik ağızdan ağıza pazarlama (e-AAP[e-WOM]) yönetimi, e-AAP[e-WOM] stratejileri ve çevrim içi tüketicinin satın alma niyeti üzerine bir araştırma

    Electronic word-of-mouth (eWOM) management ewom strategies and research on online consumer purchase intention

    HARUN GÜMÜŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeYaşar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER BAYBARS TEK

  3. E-demokrasi kavramının Türkiye'de büyükşehir belediyelerinin web siteleri bağlamında incelenmesi

    Research of metropolitan municipalities's e-democracy applications and websites

    OLKANT EREN EROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kamu YönetimiKarabük Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN ÖZKARAL

  4. Sentetik medya ve çevrimiçi gerçeklik

    Synthetic media and online reality

    EKİN ÇAĞIL İDİMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Sahne ve Görüntü SanatlarıDokuz Eylül Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FAİK KARTELLİ

  5. Analysis of the blockchain users' perception on GDPR compliance

    Blockchain kullanıcılarının GDPR uyumluluğuna ilişkin analizi

    HACI YAKUP TETİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ABDULLAH BÜLBÜL