Geri Dön

Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms

HESSDS analizlerinin twitter verilerinde Keullehiler makensi algoritme lerenin òğrenimi

  1. Tez No: 610962
  2. Yazar: MUSTAFA AHMED MAHMOOD
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
  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: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Sosyal medya kullanıcıları tarafından yazılar, tweetler, resimler ve videolar gibi her saniye için büyük miktarda veri üretilir. Bu büyük verilerden değerli bilgi almak, metin madenciliği alanında önemli, zorlu ve ilginç bir konudur. Twitter verileri, toplum gündemini, eğilimlerini, kullanıcı davranışlarını ve duygularını keşfetmek için metin madenciliği teknikleriyle analiz edilir. Tweet'lerden gelen duyguları belirlemek için bir metin analizi yöntemi önerdik. Verileri anlamlı bir ortama koymak için doğal dil işleme teknikleri uygulanmaktadır. Bundan sonra sınıflandırma modeli, işlenen veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleri ile eğitilir. Twitters akış verilerini kullanarak sınıflandırma etiketini, olumlu, olumsuz ve tarafsız duygular gibi, insanların görüşleri olarak gerçekleştirir. Twitter API kullanarak imdb'yi seçiyoruz ve bu markalar hakkında hashtagleri olan tweetleri topluyoruz.

Özet (Çeviri)

Massive amounts of data are generated by social media users for each second, such as posts, tweets, images, and videos. Getting valuable information from this big data is a significant, challenging and interesting issue in the text mining area. Twitter data are analyzed with text mining techniques to discover society agenda, trends, user behaviors, and feelings. We proposed a text analysis method to determine sentiments from tweets. Natural language processing techniques are carried out to put the data into meaningful context. After that classification model is trained with data mining methods on the processed data. It carries out the classification label as people's opinion, such as positive, negative, and neutral sentiments, using Twitters streaming data. We select imdb and collect tweets with hashtags about these brands by using twitter API.

Benzer Tezler

  1. İngilizce ve Türkçe twitter mesajlarının Word2Vec modeli ile sınıflandırılması

    Classification of English and Turkish twitter messages by using Word2Vec model

    ABDULLAH AMMAR KARCIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN

  2. Sentiment analysis of twitter texts using machine learning algorithms

    Makine öğrenme algoritmaları kullanılan twitter metinlerinin duygu analizi

    HAWAR SAMEEN ALI AL-BARZENJI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL HARUN ŞAHİN

  3. İş zekası ve duygu analizi: Sakarya merkezli sosyal medya verilerinin doğal dil işleme yaklaşımlarıyla incelenmesi

    Business intelligence and sentiment analysis: Examining Sakarya-centric social media data through natural language processing approaches

    FURKAN SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  4. Cryptocurrency price prediction by using social media data

    Makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak sosyal medya verileri ile kripto para fiyat tahmini

    ÖZLEM GÜL PAMUK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEFER BADAY

  5. COVID-19 pandemisinin ekonomi ve eğitim üzerindeki etkileri: Twitter üzerinden Türkiye örneği

    The effects of COVID-19 pandemic on economics and education: The case of Turkey via Twitter

    ELÇİN TİMUR ÇAKMAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriBursa Uludağ Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE OĞUZLAR