Derin öğrenme teknikleri kullanılarak sosyal ağlar üzerinde siber zorbalık tespiti
Cyberbullying detection on social networks using deep learning techniques
- Tez No: 693778
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Siber zorbalık, iletişim teknolojilerini kullanarak insanları sürekli taciz etmek, sosyal medyada yalan haberler paylaşmak, insanları tehdit etmek, küfür etmek, hakaret etmek, alay etmek, insanların kişisel bilgilerini izni olmadan çevrimiçi ortamda paylaşmak gibi davranışları içerir. Siber zorbalığın intihara varan olumsuz sonuçlarından sonra bu zorbalık toplumsal bir problem haline gelmiştir. Bu nedenle siber zorbalığın tespit edilmesine ve önlenmesine yönelik çalışmalar giderek artmaktadır. Literatürde Türkçe içerikli sosyal medya paylaşımları üzerinde siber zorbalık tespiti gerçekleştiren az sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sosyal medya platformlarından toplanan Türkçe yorumların siber zorbalık davranışları içerip içermediğini tespit etmektir. Bu çalışmada veri kümesi üzerinde Word2Vec, Fasttext, Doc2Vec kelime gömme yöntemleri uygulanarak 3 farklı model geliştirilmiştir. Geliştirilen bu modeller LSTM sinir ağı ile veri seti üzerinde test edilmiştir. Modeller birbirleri ile karşılaştırıldığında Fasttext kelime gömme yöntemi uygulanarak oluşturulan sınıflandırma modeli % 93,15 başarı oranı ile en başarılı model olmuştur.
Özet (Çeviri)
Cyberbullying includes behaviors such as constantly harassing people using communication technologies, sharing fake news on social media, threatening people, swearing, insulting, mocking, sharing people's personal information online without their permission. After the negative consequences of cyberbullying, which amounted to suicide, this bullying has become a social problem. For this reason, studies on detecting and preventing cyberbullying are increasing. There are few studies in the literature that detect cyberbullying on social media posts with Turkish content. The aim of this study is to determine whether Turkish comments collected from social media platforms using deep learning methods contain cyberbullying behaviors. In this study, 3 different models were developed by applying Word2Vec, Fasttext, Doc2Vec word embedding methods on the dataset. These developed models were tested on the data set with LSTM neural network. When the models were compared with each other, the classification model created by applying the Fasttext word embedding method was the most successful model with a success rate of 93.15%.
Benzer Tezler
- Sosyal ağ analizi ve makine öğrenmesi temelli siber zorbalık tespiti
Cyberbullying detection based on social network analysis and machine learning
MÜMİN FERHAT YAKUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
- Advanced techniques and comprehensive analysis in speech emotion recognition using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak konuşma duygu tanıma üzerine gelişmiş teknikler ve kapsamlı analiz
AHMET KEMAL YETKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Graph representation learning for histopathological images
Histopatolojik görüntüler için çizge temsil öğrenimi
ESRA TEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN
- A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing
Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak
AMIR AL KADAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL