Sosyal medyada büyük veri analizi
Big data analysis in social media
- Tez No: 629327
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALİ AYDIN, DOÇ. DR. SERHAN YARKAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
İnternet erişiminin yaygınlaşmasıyla birlikte, insanların sosyal ağ sitelerine gösterdiği ilgi de önemli ölçüde artış göstermiştir. İnsanların sosyal medya sitelerine bu ölçüde rağbet göstermesi, sosyal medya platformlarının kötü amaçlar için kullanılmasını cazip duruma getirmektedir. Kötü amaçlı kişiler, sosyal medya siteleri üzerinde oluşturdukları sahte hesaplar ile çeşitli tekniklerden faydalanarak haksız kâr elde etme amacıyla girişimlerde bulunmaktadırlar. Bu girişimler içerisinden en çok başvurulanı ve sosyal medya kullanıcılarının sıklıkla karşılaştığı yöntemlerin başında SPAM gelmektedir. Günümüzde sosyal medya web sitelerindeki SPAM saldırıları giderek artmakta ve birçok sosyal medya kullanıcısı bu ve benzeri saldırılara maruz kalmaktadır. Sayıları milyarları bulan sosyal medya kullanıcıları arasından SPAM kullanıcılarının tespit edilmesi için devasa büyüklükteki verilerin incelenmesi zorlu bir büyük veri analizi gerektirmektedir. Bu çalışmada, Twitter platformundaki SPAM kullanıcıları tespit etmek amacıyla farklı yapıdaki Twitter kullanıcıları için dinamik olarak özellikler belirleyen ve bu özellikler üzerinden makine öğrenmesi tekniği uygulayan bir SPAM tespit mekanizması ortaya atılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the widespread availability of Internet access, people's interest in social networking sites has also increased significantly. The fact that people are so interested in social media sites makes it tempting to use social media platforms for bad purposes. Malicious people are attempting to gain unfair profits by using fake accounts and various techniques they create on their social media sites. Among these initiatives, SPAM is one of the most frequently used methods and methods frequently encountered by social media users. Today, SPAM attacks on social media websites are increasing and many social media users are exposed to this and similar attacks. To identify SPAM users among billions of social media users, the examination of massive amounts of data requires a challenging large-scale data analysis. In this study, a SPAM detection mechanism that dynamically determines feautres for Twitter users in different structures and applies a machine learning technique through these features has been introduced to detect SPAM users in Twitter platform.
Benzer Tezler
- Analysis of Covid-19 agenda with R program using big data on social media based on countries
Ülkelere göre sosyal medyada büyük veri kullanarak Covid-19 gündeminin R programı ile analizi
AMAR YAHYA HUSSEIN ZEBARI
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikVan Yüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAKİR İŞLEYEN
- Önleyici kolluk faaliyetleri kapsamında sosyal medyada veri madenciliği: Suçları önlemek için Twitter Analytic'i kullanma
Data mining in social media for preventive policing activities: Using Twitter Analytics for crime prevention
EMRE CİHAN ATEŞ
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI
- Stratejik büyük veri yönetiminin yatırımlar üzerindeki etkileri
The effects of strategic big data management on investments
ÜMİT DÜLGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Mühendislik Bilimleriİstanbul ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAH İSMAİL KIRBAŞLAR
YRD. DOÇ. DR. GAMZE SART
- Küresel insan kaynakları stratejilerinde Bulanık Mantık temelli performans ölçümü: Türk finans sektörü üzerine bir analiz
Fuzzy Logic based performance measurement in global human resources strategies: An analysis on the Turkish finance sector
OYA ALHAN
Doktora
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Medipol ÜniversitesiYönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERHAT YÜKSEL
- Sentiment analysis in social media: A comparative study
Sosyal medyada duygu analizi : Karşılaştırmalı bir çalışma
YASMIN TESFALDET GEBREYESUS
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ZİYA KARAKAYA
PROF. DR. ALİ YAZICI