Geri Dön

Social media data filtering and analysis using mapreduce programming model

Mapreduce programlama modelini kullanarak sosyal medya veri filtreleme ve analizi

  1. Tez No: 859823
  2. Yazar: ÜMİT DEMİRBAGA
  3. Danışmanlar: DR. RAJİV RANJAN
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Newcastle University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Sosyal medya son yıllarda evrensel kabul görmesi nedeniyle her dakika büyük miktarda veri üretiyor. En önemli sosyal medya sitelerinden biri olan Twitter, web üzerindeki milyonlarca kullanıcıya yönelik bir bilgi hazinesidir. Bu bakımdan Twitter veri analizine yönelik çalışmaların amacı, Twitter verilerinden değerli desenler ve bilgiler bulmaktır. Dakikada milyonlarca tweet atılması nedeniyle büyük veri kümeleri oluşuyor. Bu verilerin analizi verimli ve ileri işleme teknikleri gerektirir. Bu nedenle Twitter sosyal medya platformu MapReduce algoritmasını uygulamaya uygundur. Bu projenin amacı heyelanlarla ilgili tweetleri sınıflandırmak için bir konsept geliştirmektir. Odak noktası, kümelerdeki Twitter verilerini yönetebilen Büyük Veri mimarisi olacak. Bu nedenle büyük veri analizi için Hortonworks'ün Hadoop platformu üzerinde MapReduce algoritması incelenmiştir. Bu çalışmalar sonucunda tweetlerin oluşturulma tarihi ve tweetlerin atıldığı ülkeler temel alınarak veri kümeleri oluşturulacak. Ayrıca bilgiler Google Earth'te görselleştirilecektir.

Özet (Çeviri)

Social media has been generating a large amount of data every minute because of its universal acceptance in recent years. Twitter, one of the most important social media sites, is a wealth of information for millions of users on the web. In this respect, the purpose of the studies on Twitter data analysis is to find valuable patterns and information from Twitter data. Due to tweeting millions of tweets per minute, large data clusters are created. The analysis of these data requires efficient and advanced processing techniques. For this reason, the Twitter social media platform is suitable for implementing the MapReduce algorithm. The aim of this project is to develop a concept to classify tweets about landslides. The focus will be on the Big Data architecture, which can manipulate Twitter data on clusters. For this reason, the MapReduce algorithm has been studied on Hortonworks' Hadoop platform for big data analysis. As a result of these studies, data clusters will be created based on the date of creation of tweets and the countries where the tweets are tweeted. In addition, the information will be visualised on Google Earth.

Benzer Tezler

  1. 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

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Araçlardan kaynaklı emisyonların izlenmesine yönelik coğrafi analizler için açık kaynak kodlu ve web tabanlı bir gösterge paneli önerilmesi

    Deploying an open source web-based dashboard for geo-spatial analyses to monitor the emissions from vehicles

    ABDULLAH UĞUR TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HANDE DEMİREL

  3. Metin sınıflandırma teknikleri ile türkçe twitter duygu analizi

    Turkish twitter sentiment analysis using text classification techniques

    ÖNDER ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER

  4. İş zekası ve duygu analizi: Sakarya merkezli sosyal medya verilerinin doğal dil işleme yaklaşımlarıyla incelenmesi

    Business intelligence and sentiment analysis: Examining Sakarya-centric social media data through natural language processing approaches

    FURKAN SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU

  5. Mimari tasarım sürecinde sosyal medyanın analiz verisi olarak kullanılması

    Using the social media as an analysis data in the architectural design process

    CAN DAĞDELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mimarlıkİstanbul Kültür Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN ERKAN YAZICI