Geri Dön

Online event detection from streaming data

Akan veri üzerinden çevrimiçi olay belirleme

PDF İndir

  1. Tez No: 505708
  2. Yazar: ÖZLEM CEREN ŞAHİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
  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: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın amacı meydana gelen olayları kısa bir sürede belirleyebilmektir. Bunu yaparken, aynı zamanda hem doğru hem de verimli bir sistem sağlamayı amaçlamaktadır. Bu tezde çalışılmış olan problem, bir akış işleme problemi olarak modellenmektedir ve üç alternatif yöntem önerilmektedir. İlk olay algılama yöntemi, anahtar kelimeye dayalıdır ve sosyal medya iletilerinde patlama yapmış anahtar kelimelerle çalışır. İkinci yöntem kümeleme tabanlı bir yöntemdir ve hiyerarşik kümeleme algoritmalarının geliştirilmiş bir versiyonunu önerir. Sonuncusu, önceki iki yöntemi birleştiren bir melez yöntemdir. Tüm yöntemler, dağıtılmış ve ölçeklendirilebilir bir sistem sağlamak için Apache Storm ve Cassandra'nın üzerine uygulanmaktadır ve her bir yöntem farklı ülkelere ait verileri ayırt etme yeteneğine sahiptir, olaylar ülke bilgileriyle etiketlenmektedir. Her bir yöntem hem doğruluk hem de performans açısından deneysel olarak değerlendirilmektedir.

Özet (Çeviri)

The purpose of this study is detecting events from social media in an online fashion where event is a happening that takes place at a certain time and place that attracts attention within a short period of time. By doing so, it is aimed to provide a system both accurate and efficient at the same time. The problem studied in this thesis is modeled as a stream processing problem and three alternative methods are proposed. The first event detection method is keyword-based and works with bursty keywords inside social media messages. The second method is clustering-based method and suggests an improved version of hierarchical clustering algorithms. The last one is a hybrid method which merges the previous two methods. All the methods introduced are implemented on top of Apache Storm and Cassandra to provide a distributed and scalable system, and each method has the ability to distinguish data belonging to different countries and events are tagged with country information. Each method is evaluated experimentally in terms of both accuracy and performance based on a real dataset with 12M tweet messages collected from Twitter.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1016736

    An advanced context-aware method for detecting user interest drift: Methodology, statistical analysis, and empirical evaluation

    Kullanıcı ilgi kaymasını tespit etmek için gelişmiş bağlam bilinçli bir yöntem: Metodoloji, istatistiksel analiz ve ampirik değerlendirme

    ELİF SELEN BABÜROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU

    PROF. DR. TÜRKAY DERELİ

  2. Tez No

    855712

    APT kaynaklı ataklara karşı dayanıklı etmen tabanlı ve ontolojik veri sızıntısı önleme sistemi

    Agent based and ontological data leakage prevention system against advanced persistent threats

    EMRAH KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÖZÇELİK

  3. Tez No

    46555

    Kafes kodlamalı-dik kısmi yanıtlı sistemlerin )QPR-TCM) hata başarım analizi

    Performance analysis of quadrature partiel response trellis coded modulation

    OSMAN NURİ UÇAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDAL PANAYIRCI

  4. Tez No

    14135

    Doğal çatlaklı rezervuarların kuyu loglarından saptanması ve saha uygulamaları

    Determination of naturally fractured reservoirs from well logs and two field applications

    ABBAS BAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ARGUN GÜRKAN

  5. Tez No

    545916

    Detection and recognition of sounds from hazardous events for surveillance applications

    Gözetleme amaçlı uygulamalar için tehlikeli olaylardan gelen seslerin tespiti ve tanınması

    YÜKSEL ARSLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN CANBOLAT

Geri Dön