Derin öğrenme ve makine öğrenmesi yöntemleriyle çevrimiçi sosyal ağlarda depresyon ve intihar tespiti
Detection of depression and suicide in online social networks with deep learning and machine learning methods
- Tez No: 927258
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Munzur Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Bu tez çalışmasında, çevrimiçi sosyal ağlarda (ÇSA) gönderi paylaşan depresyondaki kişilerin intihar düşüncelerini tespit etmek ve intihar edip etmeyeceklerini tahmin etmek için derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı metin sınıflandırıcı modeller oluşturulmuştur. Çalışmada Suicide Ideation, Reddit Depression Suicidewatch ve Suicide Detection olmak üzere üç ayrı veri seti kullanılmıştır. Suicide Ideation veri seti için 'Potential suicide post' ve 'Not suicide post', Reddit Depression Suicidewatch veri seti için 'Depression' ve 'SuicideWatch', Suicide Detection veri seti için ise 'Suicide' ve 'Non-suicide' etiketleri bulunmaktadır. Bu veri setleri binary sınıflandırma görevi için derin öğrenme ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini ve değerlendirilmesini kolaylaştırmaktır. Bu çalışmada Artificial Neural Networks (ANN), Deep Belief Networks (DBN), Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LTSM), FastText, Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), k-en yakın komşu (k-NN), Random Forest (RF) ve Decision Tree (DT) yöntemleri kullanılarak intihar düşüncesi tahmin modelleri oluşturulmuş makine öğrenmesi yöntemlerine TF-IDF ve derin öğrenme modellerine ise FastText uygulanmıştır. Ayrıca hiperparametre optimizasyonu için bütün algoritmalara Grid Search yöntemi uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tez çalışmasının ilk karşılaştırmalar sonucunda Suicide Ideation veri setinde %94 oranıyla RF modeli, Reddit Depression Suicidewatch veri setinde %73 oranıyla LR modeli ve Suicide Detection veri setinde ise %93 oranıyla ANN ve LR en başarılı modeller olmuştur. Grid Search metriği uygulandıktan sonraki karşılaştırmalar sonucunda ise Suicide Ideation veri setinde %94 oranıyla RF modeli, Reddit Depression Suicidewatch veri setinde %74 oranıyla ANN modeli ve Suicide Ideation veri setinde ise %93 oranıyla ANN ve LR en başarılı modeller olmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, deep learning and machine learning based text classifier models are built to detect suicidal thoughts of depressed people who post on online social networks (ASNs) and predict whether they will commit suicide. Three separate datasets, Suicide Ideation, Reddit Depression Suicidewatch and Suicide Detection, were used in the study. Suicide Ideation dataset is labeled as 'Potential suicide post' and 'Not suicide post', Reddit Depression Suicidewatch dataset is labeled as 'Depression' and 'SuicideWatch', and Suicide Detection dataset is labeled as 'Suicide' and 'Non-suicide'. These datasets facilitate the development and evaluation of deep learning and machine learning models for the binary classification task. In this study, Artificial Neural Networks (ANN), Deep Belief Networks (DBN), Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory (LTSM), FastText, Naive Bayes (NB), Logistic Regression (LR), k-nearest neighbor (k-NN), Random Forest (RF) and Decision Tree (DT) methods were used to build suicidal ideation prediction models, and TF-IDF was applied to machine learning methods and FastText to deep learning models. In addition, Grid Search method was applied to all algorithms for hyperparameter optimization and the results were compared. As a result of the first comparisons of the thesis study, RF model with 94% in Suicide Ideation dataset, LR model with 73% in Reddit Depression Suicidewatch dataset and ANN and LR with 93% in Suicide Detection dataset were the most successful models. After applying the Grid Search metric, RF model with 94% in Suicide Ideation dataset, ANN model with 74% in Reddit Depression Suicidewatch dataset and ANN and LR with 93% in Suicide Ideation dataset were the most successful models.
Benzer Tezler
- New edge computing offloading methods for next generation wireless networks
Yeni nesil haberleşme sistemleri için geliştirilen kenar ağlarda bilgi işlem yük boşaltma yöntemleri
BESTE ATAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
- Interactive framework with a visual interface and feedback facility for dynamically improved accuracy and trust in prostate cancer diagnosis
Görsel arayüz ve geri bildirim mekanizması ile dinamik olarak gelişen prostat kanseri teşhis sistemi
DENİZ BEŞTEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Medipol ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REDA ALHAJJ
- Çevrimiçi yorumların derin öğrenme yöntemleriyle duygu analizi
Emotion analysis of online reviews with deep learning methods
BENGİSU MOLU ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeErciyes ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ
- Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations
Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri
EZGİ YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- An ensemble learning model for wide-area measurement based transient stability assessment in power systems
Güç sistemlerinde geniş alan ölçümlerine dayalı geçici hal kararlılık değerlendirmesi için bir topluluk öğrenme modeli
CAN BERK SANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ