Geri Dön

Event detection on social media using transaction based stream processing engine

İşlem tabanlı akış işleme motoru ile sosyal medya üzerinden olay algılama

  1. Tez No: 557828
  2. Yazar: HÜSEYİN ALPER ÇINAR
  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: 2019
  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: 107

Özet

Bu çalışmanın amacı sosyal media üzerindeki olayları mevcut çözümlerin doğruluk ve süre performanslarını arttırarak algılamaktır. Bir olay, belirli bir yerde belirli bir zaman aralığında gerçekleşen şeyler olarak tanımlanabilir. Bu tezde, bu sorun işlem tabanlı akış işleme problemi olarak modellenmiştir. Üç değişik olay algılama yöntemi bizim problemimize uyarlanmıştır. Bunlardan ilki anahtar kelimeye dayalı olay algılamadır. Kısa süre içerisinde sayısal olarak fazla artışa sahip olan anahtar kelimeleri bulur. İkincisi kümelemeye dayalı olay algılamadır. Bunu hiyerarşik kümelemenin bir versiyonu olarak da tanımlayabiliriz. Son olarak, hibrid olay algılama yöntemi ile ilk iki yöntem birleştirilmiştir. Problemimizi işlem tabablı akış işleme problemi olarak tanımladığımız için tüm yöntemler S-Store üzerinde uygulanmıştır. S-Store, dağıtık, ölçeklenebilir ve garantili sıralı iletim özelliklerine sahip bir işlem tabanlı akış işleme moturudur. Tüm olay algılama yöntemleri Twitter'dan alınan gerçek veri seti ile çalıştırılmış ve performansları değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is detecting events on social media by improving current solutions in terms of accuracy and time performance. An event is something that occurs in a short duration of time in a certain place. In this thesis, the problem is modelled as a streaming transaction process. Three different event detection method is adapted to our solution. First one is the keyword-based event detection method that looks for bursty keywords in a period. The second one is the clustering-based event detection method which is a version of the hierarchical clustering algorithm. And the last one is the hybrid event detection method of keyword-based and clustering-based algorithms. To specify the problem as streaming transaction process, all algorithms are implemented on top of S-Store. S-Store is a streaming OLTP engine having distributed, scalable and guaranteed ordered delivery features. All of the event detection methods are run and evaluated their performance with a real data set obtained from Twitter.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi algoritmalarının hibrit yaklaşımı ile ağ anomalisi tespiti

    Network anomaly detection with a hybrid approach of machine learning algorthms

    FEYZA ÖZGER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN

  2. Mekansal ve sosyoekonomik parametrelerin çocuk suçluluğu ile ilişkisinin CBS ile araştırılması

    Investigation the relationship of spatial and socioeconomic parameters on juvenile delinquency through CBS

    BİLGE BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  3. Event detection via tracking the change in community structure, communication trends, and graph embeddings

    Topluluk yapısındaki, iletişim trendlerindeki ve çizge temsillerindeki değişikliği izleme yoluyla olay tespiti

    RIZA AKTUNÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR KARAGÖZ

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

  4. Trafik yorumlarının sınıflandırılmasında normalizasyonun etkisi

    The effect of normalization on the classification of traffic comments

    ZEYNEP ÖZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ FINDIK

  5. Graph representation learning for text-based event detection

    Metin tabanlı olay tespiti için çizge temsil öğrenimi

    HİLAL GENÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZ