Real-time social media sentiment analysis using big data technologies
Büyük veri teknolojileriyle gerçek zamanlı sosyal medya duygu analizi
- Tez No: 584075
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tezde ana konu olan duygu analizi iki farklı alanda işlenilmiştir. İlk olarak duygu analizi için bir dizi açık kaynaklı yazılım araçları kullanılarak ölçeklenebilir büyük veri mimarisi inşa edilmiştir. Bahsedilen yazılım araçları birbiriyle entegre edilerek veri toplama ve saklama daha sonra işleme ve sınıflandırma otomatik hale getirilmiştir. Sistem farklı algoritmaları çalıştırabilecek ve sonuçlarını gerçek zamanlı olarak görmeyi sağlayabilecek şekilde esnektir. Bir olay çalışması ile duygu analizi ve kripto para birimlerinin fiyatları ile ilişkisi incelenmiştir. Farklı veri sözlükleri ve ölçümlerle en iyi yaklaşımlı sonuçlar için uğraşılmıştır. İkinci araştırma alanı olarak duygu analizi içerisinde sözlük üzerine çalışılmıştır. Emoji karakterler sözlüğü en çok kullanılan platformları ve programlama dillerini desteklemek için oluşturulmuştur. Örnek çalışmada bahsedilen sözlüklerin kullanımının etkisi üzerine çalışılmıştır. Örnek olay çalışması ile iki küresel olayı karşılaştırarak duygu analizi yaklaşımlarında Emoji karakterlerini dikkate alarak etkisi araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, the main topic is sentiment analysis, and we study it in two different fields. The first one is to build a scalable big data architecture for sentiment analysis using a set of open-source software tools. We integrate those tools together to automate the process of data collecting and storing and then processing and classifying. The system is flexible so it can run different algorithms and show results in real-time. A case study is provided investigating sentiment analysis and relationship with the prices of cryptocurrencies. Different lexicons and measures are supported seeking for the best results in this approach. The second research field is concerned with the lexicons used in sentiment analysis. A lexicon for Emoji characters is provided to support the most used platforms and programming languages. We study the effect of using such lexicons by introducing a case study. The case study tries to investigate the effect of taking Emoji characters into account in sentiment analysis approaches by comparing two global events.
Benzer Tezler
- A scalable big data framework for analyzing batch and streaming data of social media platforms
Sosyal medya platformlarının toplu ve akış verilerini analiz etmek için ölçeklenebilir bir büyük veri çerçevesi
MOHAMED ABDULSTAR JABUR MOHAMED ALLAYLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN AYVAZ
- Kentsel değişimin konum tabanlı sosyal medya ağları ile incelenmesi: Taksim Meydanı örneği
Evaluating urban change with location based social networks: The case of Taksim Square
ONUR ERKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK YILDIZ
- Sentiment analysis of social network data using machine learning
Sosyal ağ verileri kullanarak makine görüş analizi öğrenme
ALI ABAS ALO ALBABAWAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- Twitter verisi üzerinde Covid-19'a karşı etkili olan ilaçların doğal dil işleme kullanılarak analizi
Analysis of drugs effective against Covid-19 using natural language processing on Twitter data
ORHAN TALHA KUM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY
- Sentiment classification of arabic tweets using a novel learning sentiment-specific word embedding technique
Yeni bir duygu-odaklı kelime gömme tekniği kullanarak arapça tvitlerin duygu sınıflandırması
HALA MULKI
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU