Çoklu çevirimiçi sosyal ağlarda aynı kişiye ait hesapları bulma yaklaşımları
Approaches to finding accounts of the same person on multiple online social networks
- Tez No: 632604
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 132
Özet
İnternetin yaygınlaşması ve akıllı telefonlar ile internete erişimin artması ile kullanıcıların katılım sağladığı sosyal ağ sayısı ve sosyal ağlarda geçirdikleri süre her geçen gün artmaktadır. Kullanıcılar tarafından değişik amaçla kullanılan her sosyal ağ farklı kullanıcı verileri içermektedir. Kullanıcıların farklı sosyal ağlardaki hesaplarını bulmak ve bulunan verileri birleştirip tek bir veri havuzunda derlemek hem tavsiye edici sistemlerin çalışmasını iyileştirecek hem de kullanıcı deneyimini arttıran çok önemli bir etken olacaktır. Bu tez çalışmasında dokuz farklı sosyal ağdaki binlerce kullanıcının verisi toplanarak aynı hesapların tespit edilmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında özgün düğüm hizalama ve düğüm benzerlik yöntemleri önerilmiştir. Topolojik bazlı düğüm önermede çapa yöntemi kullanılırken bağlantılar arası yoğunluk ilişkileri de dikkate alınmıştır. Benzerlik tabanlı düğüm benzerlik yönteminde ise öznitelik seçim kriterleri, başlangıç noktası tespit problemi ve değişken formülasyon ile başarılı düğüm eşleştirme sayısı arttırılmıştır. Bununla birlikte bu tez çalışmasında hem kullanıcıların profil özelliklerine göre hem de diğer kullanıcılar ile aralarındaki ilişkilere göre hizalama ve benzerlik tespiti yapılmıştır. Farklı sosyal ağlardaki aynı hesaplarının bulunması ile ilgili dokuz farklı metot önerilmiştir. İki ile altı sosyal ağlarda test edilmiş ve kullanıcıların eşleşme başarı oranları ölçülmüştür. Bu sonuçlarda %95'e varan başarı oranları yakalanmıştır. Böylece çoklu sosyal ağlarda farklı öznitelikleri aynı graf üzerinde toplanmış kullanıcılar için birden fazla sosyal ağı kapsayan geniş bir kullanıcı profili oluşturulmasına imkân sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the spread of the Internet and the increase in access to the Internet via smartphones, the number of social networks to which users participate and the time they spend in social networks are increasing day by day. Each social network used by users for different purposes contains different user data. Finding users' accounts in different social networks and compiling the data found and compiling them into a single repository will be a very important factor that will both improve the operation of the recommended systems and increase the user experience. In this thesis, it is aimed to collect the data of thousands of users in nine different social networks and to determine the accounts. Within the scope of the study, original node alignment and node similarity methods are proposed. While using the anchor method in topological-based node proposition, density relationships between the links are also taken into consideration. In the similarity-based node similarity method, attribute selection criteria, starting point detection problem, and variable formulation have increased the number of successful node matching. However, in this thesis, alignment and similarity were determined both according to the profile characteristics of the users and the relationships with other users. Nine different methods have been proposed to find the same accounts on different social networks. It has been tested on two and six social networks, and match success rates of users have been measured. Success rates of up to 95% were achieved in these results. Thus, it is possible to create a full user profile covering multiple social networks for users whose different attributes are gathered on the same graph in multiple social networks.
Benzer Tezler
- Dıjıtal uzamda kamusal mekanın üretımı: Twitter verilerine dayali bir model önerisi
Production of public space in digital space: A model proposal based on twitter data
GİZEM ÖZPOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER
- Viral içeriklerin sosyal ağlarda iletimini etkileyen faktörlerin analizi
Analysis of factors influencing the transmission of viral content on social networks
DANA RAKHYMBEKKYZY
- New edge computing offloading methods for next generation wireless networks
Yeni nesil haberleşme sistemleri için geliştirilen kenar ağlarda bilgi işlem yük boşaltma yöntemleri
BESTE ATAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Proposal for a forecasting methodology to predict commercial real estate values in Istanbul using social big data
Sosyal büyük veri kullanımı ile İstanbul'daki ticari gayrimenkul değerlerini tahmin etmek için bir kestirim yöntemi önerisi
MARAL TAŞCILAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Ekonometriİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. KEREM YAVUZ ARSLANLI
- Öğretmenlerin iş yerinde öğrenmesi ile öğrenme stilleri arasındaki ilişki
The relationship between workplace learning of teachers and learning styles
MEHMET NURİ ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNAYET AYDIN