Geri Dön

Twitter sentiment analysis

Twitter duygu analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 527527
  2. Yazar: BİRCAN ENGÜLLÜ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TEVFİK AYTEKİN
  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: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Sosyal medya, insanlara birbirleriyle etkileşim kurma; sanal ağlar ve topluluklar inşa etme; bilgi, video, fotoğraf, haber ve fikirlerini paylaşma gibi olanaklar tanıyan internet tabanlı bir ortamdır. Twitter, Facebook, Instagram ve Linkedin yaygın bir şekilde kullanılan sosyal medya platformlarına örnek olarak gösterilebilir. Bu ve benzeri sosyal medya platformlarının ve bu platformlar aracılığı ile üretilen verilerin son yıllarda hatırı sayılır bir artış göstermesinin ardından, iş, politika ve bilimsel araştırmalar gibi alanlarda, gelecek ile ilgili öngörüler oluşturabilmek adına insanların belli konulardaki fikirlerini gözlemleyebilmek, gün geçtikçe daha fazla ilgi çeken bir olgu hâline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, gözetimli (supervised) öğrenme algoritmalarından Multinomial Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest, Logistic Regression sınıflandırıcılarının yanı sıra, sözlük tabanlı (lexicon based) teknikler ile alakalı olarak Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) duygu analizi aracı ve kendi oluşturduğum Domain Based Lexicon yaklaşımı kullanılarak, Twitter duygu analizi konusuna odaklanılmıştır. Bahsedilen algoritma ve teknikler,“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Strength Twitter”ve“IMDB Movie Reviews”gibi farklı özelliklere sahip beş iyi bilinen veri kümesi üzerinde uygulanmış, elde edilen değerlendirme sonuçları, algoritmaların performanslarını gözlemleyebilmek amacıyla kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Social media is an internet-based environment that gives people the opportinity of interacting with each other; constructing virtual networks and communities; sharing information, videos, photos, news, ideas etc. Twitter, Facebook, Instagram and Linkedin are some commonly used examples of social media platforms. After the usage of such social media platforms and data generated towards these platforms have made a notable increase in recent years, it has started to attract more and more attention in many areas such as business, politics and scientific researches for obtaining people opinions about some specific topics for future foresights. This thesis is focused on the topic of Twitter sentiment analysis using supervised machine learning algorithms, such as Multinomial Naive Bayes, Support Vector Machine, Random Forest and Logistic Regression classifiers. Lexicon based techniques, such as Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) sentiment analysis tool and my own Domain Based Lexicon approach were also used. These algorithms and techniques were applied on five well-known datasets with different properties, such as“Stanford Twitter Sentiment”,“Sentiment Strength Twitter”and“IMDB Movie Rewiews”datasets etc. to get evaluation results and investigate their performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    790859

    Stock price prediction using sentiment analysis of twitter

    Twitter duygu analizi kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini

    WAQAR ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE YÜCEL KASAP

  2. Tez No

    670622

    Twitter sentiment analysis via machine learning

    Makine öğrenimi yoluyla twitter duygu analizi

    KEMAL MAHMUT KAŞGARLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER ARSAN

  3. Tez No

    756779

    Twitter sentiment analysis with Turkish tweets for exchange rate prediction

    Döviz kuru tahmini için Türkçe tweetler ile twitter duygu analizi

    YUSUF FURKAN KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBaşkent Üniversitesi

    Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURCAN ALKIŞ

  4. Tez No

    637747

    Twitter sentiment analysis using deep learning

    Derin öğrenme ile twitter sentiment analizi

    GHAZI ABDALLA ABDALRAHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mühendislik BilimleriFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÖZYURT

  5. Tez No

    800377

    Twitter sentiment analysis of Ikea

    Ikea'nın twitter duygu analizi

    NAHIDA MUHAMMAD UMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERİF

Geri Dön