Smart city modeling using big data techniques
Büyük veri teknikleri kullanarak akıllı şehir modelleme
- Tez No: 813601
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Akıllı şehir sınıflandırması, şehir modellemedeki anlamsal konuların karmaşık bir problemidir. Kentsel alan özellikleri, konum özelliklerinin belediye kayıtları ile birlikte toplandığı hiyerarşik görevler aracılığıyla analiz edilmektedir. Konum edinme teknolojilerinin gelişimi, bireylerin mevcut çevrimiçi sosyal ağlara çeşitli yollarla konum özelliğini dahil etmelerini sağlayarak, konum tabanlı sosyal ağların geliştirilmesine yol açmıştır. Bu ağlar, mekansal-zamansal özelliği ve kullanıcıların gerçek zamanlı katılımını bütünleştirir. Lokasyon boyutunun katkısı sayesinde, konum tabanlı sosyal ağlar fiziksel dünya ile çevrimiçi sosyal ağ hizmetleri arasındaki boşluğu doldurarak sosyal ağları gerçeğe yaklaştırır. Kentsel lokasyonlar, popülerlikleri, kaliteleri ve müşteri bazlı etkileşimleri ile sosyal ağlarda derecelendirilir, farklı sosyal platformlarda şehir içgörüleri olarak değerlendirilir ve paylaşılır. Sonuç olarak, kentsel semantik, kentsel demografik bilgiler ve kentsel yerlerdeki vatandaş duyguları ile birleştirilebilir. Bu tezde, Türkiye'deki bazı önemli şehirlerde akıllı şehir sınıflandırma ve modelleme çalışmalarına odaklandık. İlk olarak, Foursquare ve Twitter platformlarından ondan fazla kategoride Türkçe mekan verilerini topladık. Ön işlemeden sonra, veri setimiz üzerinde on beşten fazla dil modelini eğittik ve kapsamlı bir değerlendirme gerçekleştirdik. Bulgularımız, BERT modelinin diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ve %93'ün üzerinde bir sınıflandırma başarı oranı elde ettiğini ortaya koydu. Ayrıca veri setimize içerik tabanlı ve mekansal-zamansal analiz teknikleri uygulayarak araştırmamızın ilerlemesine katkı sağlayan sonuçlara ulaştık. Sonuçlarımız, konum mikroblogunun şehir semantiği ve modellemesinde umut verici bir ölçüt olacağını gösteriyor.
Özet (Çeviri)
Smart city classification is a complex problem of semantic topics in city modeling. Urban area characteristics are analyzed through hierarchical tasks where location properties are gathered along with municipality records. The improvement of location-acquisition technologies has enabled individuals to incorporate a location aspect into their current online social networks in numerous ways, resulting in the development of location-based social networks (LBSN). These networks integrate the spatio-temporal attribute and real-time engagement of users. Thanks to the contribution of location dimension, LBSNs bridge the gap between the physical world and online social networking services and bring social networks closer to reality. Urban locations are graded in social networks with their popularity, quality, and customer-based interactions evaluated and shared as city insights in different social platforms. As a result, urban semantics can be combined with urban demographics and citizen sentiments in urban places. In this thesis, we focused on the smart city classification and modeling tasks in some important cities in Türkiye. First, we collected Turkish venue data from over ten categories from Foursquare and Twitter platforms. After preprocessing, we trained more than fifteen language models on our dataset and performed a comprehensive evaluation. Our findings revealed that the BERT model outperformed the other models, achieving a classification success rate of over 93%. In addition, by applying content-based and spatio-temporal analysis techniques to our dataset, we reached results that contributed to the advancement of our research. Our results show that location microblogging will be a promising benchmark in city semantics and modeling.
Benzer Tezler
- A novel framework for disaster resilient smart cities: Using big data analytics
Afete dayanıklı akıllı şehırler için özgun bir çerceve: Büyük veri analitiği kullanımı
SYED ATTIQUE SHAH
Doktora
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiCoğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Land cover and land use classification of multi-modal high-resolution satellite images using multi-task deep learning approach
Çok görevli derin öğrenme tekniği ile çok kipli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin arazi örtüsü ve arazi kullanımı sınıflandırılması
BURAK EKİM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Orta ölçekli bir türk inşaat firmasının balkanlara açılmasında yatırım tercihi için model çalışması
A decision-making modelling for a medium-scaled turkish construction company willing to invest in the balkans
MUSTAFA İLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. DR. MURAT KURUOĞLU
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- Exploring the possibilities of geospatial big data manipulation using NoSQL
NoSQL kullanarak mekansal büyük veri işleme olanaklarının araştırılması
EZGİ ERGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU