Community-based event discovery using twitter data stream
Twitter'da topluluk tabanlı olay keşfi
- Tez No: 759699
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ARZU KAKIŞIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: N-gram, olay tespiti, olay keşfi, Topluluk tespiti, Twitter, Community detection, event detection, event discovery, N-gram, Twitter
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 48
Özet
Son yıllarda Twitter veri akışından güncel olayları ve olay sayısını keşfetmek ve olayların bağlamsal boyutunu ortaya çıkarmak için önemli araştırmalar yapılmıştır. Bu bağlamda karşılaşılan en büyük zorluklardan biri, geleneksel yöntemlerin çoğunun bağlamsal olarak olay analizi yapabilmek için olay sayısını tahmin etmek zorunda olmasıdır. Başka bir sorun, bazı yöntemlerin genellikle önemli bir iletişim hacmini tetikleyen olayları algılama eğiliminde olmasıdır. Bu çalışmada, Twitter gönderilerinde sıklıkla gözlenen n-gramların birlikte oluşum ilişkilerini temsil eden grafik üzerinde topluluk algılaması uygulayarak olayları ortaya çıkaran topluluk tabanlı bir olay bulma sistemi öneriyoruz. Önerilen sistemin etkinliğini, karşılaştırmalı bir veri kümesi olarak kullanılan bir Twitter veri kümesi üzerinden değerlendiriyoruz. Sistemimiz, gözetimsiz bir şekilde, gerçekte var olan olay sayısı kadar olayı keşfetme başarısını göstermektedir. Ayrıca her olayı kelimelerle ve çoklu kelime dağılımlarıyla temsil ederek olayların konusunu bağlamsal olarak analiz etmeye yardımcı olmaktadır.
Özet (Çeviri)
In recent years, significant research has been carried out to discover current events and the number of events from the Twitter data stream and to reveal the contextual dimension of events. One of the major challenges in this context is that most traditional methods have to estimate the number of events in order to be able to contextually analyze events. Another problem is that some methods tend to detect events that often trigger a significant volume of communication. In this study, we propose a community-based event discovery system that reveals events by applying community detection on the graph representing the co-occurrence relations of n-grams that are frequently observed in Twitter posts. We evaluate the effectiveness of the proposed system over a Twitter dataset used as a comparative dataset. Our system shows the success of discovering as many events as the number of existing events in an unsupervised manner. It also represents each event with words and multiple-word distributions, helping to analyze the subject of events contextually.
Benzer Tezler
- Community event prediction in evolving social networks
Dinamik sosyal ağlarda topluluk olay öngörüsü
NAGEHAN İLHAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Avrupa Birliği ve Türk Banka Hukuku yönünden fintek
Fintech from European Union and Turkish Banking Law perspectives
ŞEBNEM ELİF KOCAOĞLU ULBRİCH
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BankacılıkGalatasaray ÜniversitesiÖzel Hukuk Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SITKI ANLAM ALTAY
- Vitiligoya ilişkin toplumsal hastalık algısının vitiligolu bireylerin yaşam kaliteleri üzerinde iletişim temelli etkisi
People with vitiligo on their quality of life communication-based impact of societal disease perception of vitiligo
ŞEHRİBAN KAYACAN
Doktora
Türkçe
2024
İletişim BilimleriEge ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAHİT ERDEM KÖKER
- Kuir okuma: Dijital değerlerin mimarlık üretimlerinde potansiyelleri
Queer reading: The potential of digital values in architectural productions
FEYZA ÇINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İFFET HÜLYA ARI
DR. SEVGİ TÜRKKAN SROKA