Geri Dön

Twitter platformu üzerinden makine öğrenmesi algoritmaları ile cinsiyet ve ilgi alanı analizi

Gender and interest analysis with machine learning algorithms on Twitter platform

  1. Tez No: 661228
  2. Yazar: ENES GÜNÇE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYDIN CARUS
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 92

Özet

Bu çalışmada Twitter platformu üzerinden kişilerin attığı tweet' ler üzerinden cinsiyet tahmini yapılması ve atılan tweet' i paylaşan kişinin ilgi alanı 'nın tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Twitter, 2006 yılından beri hayatımızda olan 330 milyondan fazla aktif kullanıcısı ve kısa cümlelerle daha yaratıcı anlatımlarda bulunulmasını hedefleyen mikro blog sitesidir. İlk kurulduğu günlerde daha çok eğlence ve arkadaşlarla iletişim amaçlı olarak kullanılan Twitter'ın bu özelliği de diğer pek çok özelliği gibi zaman içinde evrilmiştir. Artık günümüzde insanlar Twitter'ı daha çok; haber takibi, hızlı ileti aktarımı, reklam yapma, şirketlerin marka bilinirliği arttırma gibi, kişisel kullanım ve özel hayatın paylaşımının ötesinde profesyonel hayatın akışı için kullanmaktadırlar. Diğer bir açıdan Twitter'ın evrim geçiren bu modelini fırsat olarak gören sektör artık Twitter'ı eğlence olarak değil daha fazla insana ulaşabilmeyi hedefledikleri ve sürekli analizlerinin de yapıldığı bir platform haline getirmiştir. Bu çalışmada, Twitter' ın kullanıcıları hakkında birçok bilgi sağlamasına rağmen; kişinin yaşı, cinsiyeti, insanların ilgi alanları gibi bilgileri sağlamamasından dolayı bu bilgilerin çıkarılması hedeflenmektedir. Sözü edilen bu bilgiler Twitter'ın evrilmiş olduğu günümüzde kişiye özel ürün tanıtım/tavsiyesi, yasal soruşturma gibi birçok amaca hizmet edecek şekilde kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to predict the gender and the area of interest from users based on their tweets on Twitter platform. Twitter is a micro-blog site which aims to have more than 330 million active users and make more creative expressions with short sentences since 2006. On the days of its first establishment, this feature of Twitter, which is mostly used for entertainment and communication with friends, has evolved over time as many other features. Nowadays, people use Twitter more for; flow of professional life, beyond news sharing, rapid message transfer, advertising, increasing brand awareness of companies, sharing of personal use and private life. In other respects the sector, which sees this evolution of Twitter as an opportunity, has now become a site where Twitter goals to reach more people, makes a continuous analysis rather than as entertainment. In this study, although Twitter provides a lot of information about users, it doesn't provide information such as age, gender, people's interests. It is aimed to extract this information. This information can be used to serve a variety of purposes when Twitter evolved, such as personalized product promotion advice, legal investigation.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi teknikleriyle kripto para duygu analizi

    Başlık çevirisi yok

    GÜL CİHAN HABEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolManisa Celal Bayar Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MANSUR ALP TOÇOĞLU

    DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN

  2. Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak uzaktan eğitim konulu Türkçe tweetlerin duygu analizi

    Turkish tweets on distance education using machine learning methods sentiment analysis

    ALİ CAN AKDENİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU

  3. Stock value prediction using machine learning and text mining

    Makine öğrenmesi ve metin madenciliği kullanılarak hisse senedi fiyatlarının tahminlendirilmesi.

    AYŞENUR DİLARA ÇELİKEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilim ve TeknolojiKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN DAĞ

  4. Makine öğrenmesi teknikleri kullanarak sosyal medyadaki COVID-19 aşıları ile ilgili gönderilerin duygu analizi

    Sentiment analysis of twitter posts on COVID-19 vaccines using machine learning techniques

    EMRE ÇEKÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜN YILMAZ

  5. Election prediction with machine learning

    Makine öğrenmesi ile seçim tahmini

    EYYÜP YETKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ