Bulut bilişim alanında yapılan çalışmaların latent dirichlet allocation (LDA) modeli ile analizi
Analysis of studies in the field of cloud computing using the latent dirichlet allocation (LDA) model
- Tez No: 951533
- Danışmanlar: PROF. DR. HANDAN ÇAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bibliyografya, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bibliography, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gümüşhane Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 137
Özet
Bulut bilişim (BB), iş dünyası, akademik araştırmalar ve bireysel kullanım alanlarında kritik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında, BB literatüründe öne çıkan temaların belirlenmesi ve alanın zamansal eğilimlerinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Scopus veri tabanında 2014–2024 yılları arasında yayımlanan 18.689 makaleden oluşan kapsamlı bir veri seti kullanılmıştır. Araştırmanın metodolojisi, öncelikle veri toplama ve ön işleme süreçlerini içermekte, ardından metin madenciliği ve konu modelleme aşamalarını kapsamaktadır. Latent Dirichlet Allocation (LDA) algoritması kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde, bulut bilişim literatüründeki tematik yapılar, kavramsal kümelenmeler ve eğilim değişimleri detaylı biçimde ortaya konmuştur. Çalışmanın bulguları, BB alanındaki baskın temaların (örneğin, yeni teknolojiler, dağıtık uygulamalar) yanı sıra henüz gelişmekte olan stratejik araştırma alanlarını (örneğin, sağlık sistemleri, blockchain çözümleri) da tespit etmeye olanak sağlamıştır. Ayrıca yıllara göre değişen tematik yoğunluklar analiz edilerek, BB'nin hangi yönlerde evrildiği ortaya çıkarılmıştır. Bu tez çalışmasının, BB alanında içerik temelli bir kavramsal haritalama sunarak, mevcut literatürdeki boşlukların tespitine ve gelecekteki akademik çalışmalara yön verme potansiyeline katkı sağladığı düşünülmektedir.
Özet (Çeviri)
Cloud computing plays a critical role across business sectors, academic research, and personal applications. This thesis aims to identify prominent themes in the cloud computing literature and to analyze temporal trends within the field. For this purpose, a comprehensive dataset comprising 18,689 articles published between 2014 and 2024 was retrieved from the Scopus database. The methodology of the study encompasses data collection, preprocessing, and subsequently, text mining and topic modeling processes. Analyses were conducted using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to uncover thematic structures, conceptual clusters, and the evolution of research trends in cloud computing. The findings reveal dominant research themes such as emerging technologies and distributed applications, alongside the identification of strategic and developing areas like healthcare systems and blockchain-based solutions. Additionally, the analysis of thematic intensities across years illustrates the evolving directions of cloud computing research. By offering a content-driven conceptual mapping of the field, this thesis contributes to identifying current research gaps and provides strategic guidance for future academic studies in cloud computing.
Benzer Tezler
- Land cover classification using cloud-based machine learning techniques: A case study from Istanbul Metropolitan City
Bulut tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması: İstanbul Metropol örneği
ŞEVVAL DURMAZBİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Networked computing-based system identification and control of electromechanical systems with industrial IoT
Endüstriyel IoT ile elektromekanik sistemlerin ağ hesaplama tabanlı sistem tanıma ve kontrolü
RAMAZAN KAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Medikal nesnelerin internetinin (IoMT) bibliyometrik analizi
Bibliometric analysis of the internet of medical things (IoMT)
ABDULKADİR KAYACAN URAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBaşkent ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESMA ERGÜNER
- Yeni fenomen algoritmalar: çekişmeli üretken ağların mimarlıktaki potansiyelleri üzerine bir araştırma
New phenomenon algorithms: a research based on potentials of generative adversarial networks in architecture
RUŞEN EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Analiz sürecini atlatmaya çalışan zararlı yazılımlar ve derin öğrenme temelli zararlı yazılım tespiti
Evasive malware and deep neural network based malware detection
İRFAN BULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ GÖKHAN YAVUZ