Geri Dön

Analyzing social media data and predict personal and business information from it

Sosyal medya verilerini analiz etmek ve bitten kişisel ve iş bilgilerini tahmin etmek

  1. Tez No: 796199
  2. Yazar: SAMER EMAD NIEMA AL-IBADI
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. MESUT ÇEVİK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Troll Detection, Deep-Learning, Artificial Intelligence, Social Media, Bots
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Social networks become an essential part of our daily life it has been used to share personal thoughts, emotions, and life events and it doesn't ends here new trends and challenges emerges daily shaping new generations thoughts, values and even the way of living, all of these social network features makes it a powerful tool that can be used by organizations, government, and individual politicians to drive the society in certain direction using what known as social trolls or bots which are an automated accounts that belongs to certain parties. Efforts have been made to emphasis the effect of these trolls on the society not no serious actions have been made to eliminate their effects. In this thesis we utilized artificial intelligent to detect social networks trolls by analysis tweets textual contents. three deep learning models (CNN Convolutional neural network, FNN Feed forward neural network, RNN recurrent neural network) has been used in order to detect social trolls. A Comprehensive evaluation has been made in order to assess the deep learning models using two data type (tokenized text sequences and PCA data) the evaluation metrices shows promising results the CNN model achieved the highest accuracy of ( 98.33 %), followed by RNN model with accuracy of (97.245 %), and lastly came the FNN model with accuracy (97.533 %) and that was before utilizing the PCA technique which also have been evaluated but it's performance was low with the following accuracies (82.5 %) for the RNN model followed by (82.4%) for the FNN model and lastly (81.6%) for the CNN model. many evaluation matrices have been discussed in this works and presented the ups and down of each used technique.

Benzer Tezler

  1. Markov zincirleri ile pazar payı tahmini ve renkli televizyon pazarına ilişkin bir uygulama

    Market share estimation of colored TV with markov chains for the period of 1990-1995

    BÜLENT MENGÜÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SELİME SEZGİN

  2. Yapay zekâ ve demokrasi

    Artificial intelligence and democracy

    AYŞE NUR YAZICILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖZSOY BOYUNSUZ

  3. Ergenlerde sosyal medya bağımlılığının yaşam anlamı ve aile iklimi ile ilişkisinin incelenmesi

    Analyzing the relationship between social media addiction with meaning of life and family climate in adolescents

    MEHMET ÇETKİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Psikolojiİstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DURMUŞ ÜMMET

  4. 8. sınıf öğrencilerinin bilinçli tüketicilik düzeyleri ile çevreye yönelik tutumları arasındaki ilişkinin incelenmesi: Denizli ili örneği

    Analyzing the relationship between the conscious consumerism levels of the 8th grade students and their environmental attitudes: Sample of Denizli province

    FİGEN ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimPamukkale Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLTEN YILDIRIM

  5. Lise öğrencilerinin yaşam memnuniyeti yeme bozukluğu ve sosyal medya bağımlılığı arasındaki ilişkinin incelenmesi

    Examining the relationship between the life satisfaction eating disorder and social media addiction of high school students'

    EMEL UYSAL ATABAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERCÜMEND ERSANLI