Çevrim içi ortamlarda yapılan sahte kullanıcı yorumlarının tespitinde derin öğrenme kullanımı
Use of deep learning to detect fake user comments made online
- Tez No: 575011
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternet teknolojilerinin günlük hayatımızın her alanında aktif bir şekilde yer alması internet kullanıcılarının ürün ya da hizmet satın alımı davranışlarında etkili olmaktadır. Kullanıcılar e-ticaret sitelerinde birçok alternatifi bulunan ve ihtiyaçlarına en uygun şekilde cevap verebilecek olan ürün ya da hizmet satın alımı konusunda zorlanmaktadırlar. Bu nedenle kullanıcılar satın almak istedikleri ürün hakkında daha önceki deneyimlerini çevrim içi ortamda paylaşan kullanıcıların yorumlarından sıklıkla faydalanmaktadırlar. Bu yorumlar kullanıcıların satın alma davranışlarında etkili olmaları, kar veya tanıtım amacı ile kullanıcıları yanıltmaya yönelik sahte ürün yorumların artmasına sebep olmuştur. İnternet kullanıcılarını bu tip yorumların etkisinden kurtarmak ve kullanıcılara daha sağlıklı bilgi sunabilmek için sahte yorumların tespiti son zamanlarda akademik çevrelerde ilgi uyandırmaktadır. Bu tez çalışmasında derin öğrenme modellerinden yararlanılarak sahte kullanıcı yorumlarının tespitinde bu modellerin etkinliği test edilmiştir. Sahte kullanıcı yorumlarının tespitinde daha önce yapılan çalışmalar incelenerek Ott ve arkadaşlarının“Gold Standart”olarak tanımlanan 20 Chicago oteli hakkındaki doğru ve aldatıcı yorumları toplayarak oluşturdukları veri seti kullanılmıştır. Çalışmada veri seti üzerinde metin sınıflandırma yöntemlerinden yararlanarak oluşturduğumuz eğitim kümesi ile LSTM, BiLSTM ve CNN+LSTM modelleri kullanarak sahte kullanıcı yorumlarının tespitinde yüksek başarım elde etmeyi amaçlamaktayız.
Özet (Çeviri)
The fact that internet technologies play an active role in every aspect of our daily lives is effective on the behaviors of internet users to purchase products or services. Users have difficulty in purchasing products or services that have many alternatives on their e-commerce sites which can respond to their needs in the most appropriate way. Therefore, users often benefit from the comments of users who have shared their previous experiences about the product they want to buy online. These comments have led to an increase in fake product reviews to mislead users for profit or promotional purposes, as well as being effective in users' buying behavior. The detection of fake comments has recently aroused interest from the academic community in order to free internet users from the impact of such comments and to provide users with more accurate information. In this thesis, the effectiveness of these models in the detection of fake user comments has been tested by using deep learning models. In the detection of fake user reviews, the previous studies were examined and the data set of Ott and colleagues gathering the correct and deceptive comments about 20 Chicago hotels defined as“Gold Standard”was used. In this study, we aim to achieve high performance in detecting fake user comments by using LSTM, BiLSTM and CNN + LSTM models with the training set we created using text classification methods on the data set.
Benzer Tezler
- Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak siber zorbalık tespiti ve sınıflandırılması
Cyberbullying detection and classification using machine learning techniques
MOKHTAR ALFALOUJI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU EFEOĞLU
- Disinformation in the post-truth era: A comparative analysis of the European Union, Türkiye and Brazil's instruments and practices for combating online disinformation
Hakikat sonrası çağda dezenformasyon: Avrupa Birliği, Türkiye ve Brezilya'nın çevrim içi dezenformasyonla mücadeleye yönelik araç ve pratiklerinin karşılaştırmalı analizi
İREM ŞARDAŞLAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İletişim BilimleriAnkara ÜniversitesiLatin Amerika Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BESİME PINAR ÖZDEMİR
- Türkçe için sahte haber tespit modelinin oluşturulması
A fake news detection model for Turkish language
UĞUR MERTOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURKAY GENÇ
PROF. DR. HAYRİ SEVER
- Bilgi ve belge yönetimi bölümü öğrencilerinin sosyal medya haberlerine güven ve teyit alışkanlıkları
Trust and fact-checking habits of social media news among information and records management department students
ELİF GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgi ve Belge YönetimiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DEMET SOYLU
- Seyirci-mekan-performans ilişkisi bağlamında dönüşen alternatif tiyatro mekanları: İstanbul Kumbaracı50 örneği analizi
Alternative-transformed theatre spaces in the context of audience-space-performance relationship: An analysis of the Kumbaraci50 case in İstanbul
AYCAN KIZILKAYA
Doktora
Türkçe
2025
MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESİN SARIMAN ÖZEN