Sosyal medyada sahte hesap ve hesap gruplarının tespiti için özellik çıkarımı ve yapay zeka temelli tekniklerin geliştirilmesi
Feature extraction and development of artificial intelligence based techniques for detection of fake accounts and account groups in social media
- Tez No: 614374
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- 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: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojinin gelişmesiyle beraber sosyal ağlarda gelişmiştir. Evde, işte, yolculukta, hayatın her anında sosyal ağlara erişim sağlanabilmektedir. Yalnızca haberleşme ve sosyalleşme için değil, alışveriş, bilgi erişimi gibi birçok aktivite sosyal ağlar üzerinden yapılmaya başlanmıştır. Twitter'da bu sosyal ağların içerisindedir. Twitter'da bazı kötü niyetli hesaplar yanlış bilgi ve gündem oluşturma işlemi yapmaktadır. Bu durum sosyal ağlardaki temel problemlerden biridir. Bu nedenle kötü niyetli hesapların tespitinin önemi artmaktadır. Bu tez çalışmasında insanları bu yanlış bilgilerden uzak tutmak için zararlı ve zararsız hesapların sınıflandırılması öngörülmektedir. Bunun için oluşturulan veri kümesini ileri makine öğrenmesi algoritmalarıyla sınıflandırılıp, problemi çözmek amaçlanmaktadır. Bu amaçla insan ve bot hesaplarda özellik çıkarımı yapılmıştır. Elde edilen özellikler farklı makine öğrenme algoritmalarıyla eğitilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Ayrıca özellik arttırma ve çoklu makine öğrenme yöntemlerinin performans üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Bot gruplarının davranışları için çoklu dizi hizalama yöntemi kullanılmıştır. Farklı veri setlerine makine öğrenme algoritmaları uygulanarak farklı sonuçlar elde edilmiştir. Kullanılan öznitelikler değiştiğinde sonuçların değiştiği gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlar birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak %99'luk başarım oranı elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the development of technology has developed in social networks. Access to social networks can be provided at home, at work, at any moment of life. Not only for communication and socialization, but also for many activities such as shopping and access to information. Twitter is in these social networks. Some malicious accounts on Twitter are creating false information and agenda. This is one of the main problems in social networks. Therefore, the importance of detecting malicious accounts is increasing. In this thesis, it is envisaged to classify harmful and harmless accounts in order to keep people away from this false information. It is aimed to solve the problem by categorizing the data set with advanced machine learning algorithms. For this purpose, feature extraction has been made in human and bot accounts. The features obtained were trained with different machine learning algorithms and their performances were compared. In addition, the effects of feature enhancement and multiple machine learning methods on performance were investigated. Multiple sequence alignment method was used for the behavior of bot groups. Different results were obtained by applying machine learning algorithms to different data sets. It has been observed that the results change when the attributes used change. The results obtained were compared with each other. As a result, 99% performance rate was obtained.
Benzer Tezler
- Hakikat sonrası dönemde siyasal iletişim yönetimini yeniden düşünmek üzere niteliksel bir araştırma
A qualitative research on rethinking political communication management in the post-truth era
ONURCAN GÜDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Halkla İlişkilerGalatasaray Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAYE ASLI SANCAR DEMREN
- E-itibar yönetimi: Doğrulama işaretlerinin itibara katkısı
E-reputation management: The contribution of verification badges on reputation
CAN ALPER BALİBEYOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİME YÜCEL BOURSE
- Sosyal medya kullanıcılarının sahte hesap kullanımı ve stalking eylemleri ile öz güven eksikliği ilişkisine yönelik nitel araştırma
A qualitative study on the relationship between social media users' fake accounts and stalking actions in light of the lack of self-confidence
NAGİHAN TURHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Radyo-TelevizyonSelçuk ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEDAT ÇAKIR
- Detection of fake accounts on social media platforms using machine learning and type‑3 fuzzy logic techniques
Makine öğrenmesi ve bulanık mantık tip-3 teknikleri kullanılarak sosyal medya platformlarında sahte hesap tespiti
HAIDER A.GABAR AL ZEYADI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FECİR DURAN
- Afganistan'ın sosyal medyasında sarı gazetecilik ve sahte haberler
Yellow journalism and fake news in Afghanistan's social media
NOOR ALI SADIQI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
GazetecilikAtatürk ÜniversitesiGazetecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASLIHAN ZİNDEREN