Event detection on social media using transaction based stream processing engine
İşlem tabanlı akış işleme motoru ile sosyal medya üzerinden olay algılama
- Tez No: 557828
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgi işleme, Bilgisayar yazılımları, Dağıtık sistemler, Information processing, Computer softwares, Distributed systems
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- Graph representation learning for text-based event detection
Metin tabanlı olay tespiti için çizge temsil öğrenimi
HİLAL GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZ
- Stance detection in Turkish dataset on Russia-Ukraine war
Rusya-Ukrayna savaşı hakkında Türkçe verisetinde duruş tespiti
ERAY FIRAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ARSLAN
- 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
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Türkçe metinlerde duruş tespitinin büyük dil modelleri ile incelenmesi
Investigating stance detection in turkish texts with large language models
İBRAHİM OKAN AKVEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM AYDIN FİDAN