Metin verilerinde içerik tabanlı spam tespiti
Content based spam detection in text data
- Tez No: 606220
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- 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: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Twitter, en popüler sosyal medya platformlarından birisidir. Twitter kullanımının yaygınlaşması bir takım problemleri de beraberinde getirmiştir. Çoğu kez rahatsız edici ve zaman kaybettirici olan ve iletişim ortamının kaynaklarını boşa harcayarak gereksiz yer kaplayan bu spam tweet'ler bu problemlerin başında gelmektedir. Çalışmada, sosyal medya platformlarından Twitter üzerinde spam mesajların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Makine Öğrenmesi modellerinden Vektör Uzay Modeli ile Türkçe ve İngilizce yazılmış tweet'ler üzerinde ayrı ayrı spam tespiti gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla İngilizce tweet'ler üzerinde spam analizi için çeşitli platformlardan elde edilip oluşturulan eğitim ve sorgu amaçlı veri seti ve Türkçe tweet'ler üzerinde spam analizi için çeşitli platformlardan elde edilen veri setlerinin birleştirilmesi ile oluşturulan bir veri seti oluşturulmuştur. Verisetleri üzerinde yapılan spam tespiti sonucunda İngilizce tweet'ler üzerinde Vektör Uzay Modeli ile yapılan spam tespit çalışmasında %92, aynı yöntem ile Türkçe tweet'ler üzerinde yapılan spam tespiti çalışmasında %97'lik başarım oranı ile spam tespiti gerçekleştirilmiştir. Vektör Uzay Modelinin yanısıra WEKA kullanılarak Naive Bayes, SMO, IB1, Random Forest, Logistic ve J48 yöntemleri de ilgili probleme uygulanmıştır. Bu yöntemlerin arasından en başarılı olanların Naive Bayes (%93) ve Random Forest (%94) yöntemleri olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Twitter is one of the most popular social media platforms. The widespread use of Twitter has brought some problems. These unwanted (spam) tweets are often annoying and time-consuming and take up unnecessary space by wasting resources of the communication environment. In this study, it is aimed to detect spam messages on social media platforms Twitter. Separate spam detection was performed on the Vector Space Model, one of the Machine Learning Methods, on tweets written in Turkish and English. For this purpose, a dataset was created by combining datasets obtained from various platforms for spam analysis on English tweets and for training and query purposes on Turkish tweets. As a result of spam detection on datasets, 92% spam detection was performed on English tweets with the Vector Space Model and 97% spam detection on Turkish tweets using the same method. In addition to Vector Space Model, Naive Bayes, SMO, IB1, Random Forest, Logistic and J48 methods were applied to the related problem by using WEKA. Naive Bayes (93%) and Random Forest (94%) were the most successful methods.
Benzer Tezler
- Çizge ve içerik verilerinde kolektif sınıflandırma algoritmalarının karşılaştırılması
A comparison of collective classification techniques on network and content data
ÖZGE ATASEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- İçerik tabanlı görüntü erişimi ile uzaktan algılama verilerinde obje arama
Object retrieval in remote sensing data using content based imaged retrieval
ÖZGE TOKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Dolaylı güdülenme öğrenme etkinliklerinin metin tabanlı programlama kazanımlarına etkisi
The effects of vicarious motivation activities on learning text-based programming
CAN FATİH EFECAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimMersin ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN ŞENDAĞ
DOÇ. DR. NURAY GEDİK
- Content-based lecture video retrieval
İçerik tabanlı ders video erişimi
YİĞİT ŞAHİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Eğitim ve ÖğretimÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN OĞUL
- Makine öğrenmesi yoluyla öznitelik tabanlı tını karşılaştırması ve arayüz tasarımı
Feature-based timbre comparison via machine learning and interface design
CAN PAŞA
Doktora
Türkçe
2025
MüzikAnkara Müzik ve Güzel Sanatlar ÜniversitesiMüzikoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDURRAHMAN TARİKCİ