Sosyal medya veri kümelerinden yaygın ve hareketli sosyal şehir küme keşfi için tekniklerin geliştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EMRE ERDOĞMUŞ
Danışman: AHMET ŞAKİR DOKUZ, METE ÇELİK
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Akan sosyal medya verileri, kullanıcı gönderilerinin anlık olarak paylaşıldığı çeşitli sosyal medya platformlarından sürekli olarak üretilen bir veri türüdür. Belirli bir zaman diliminde, konumlarına göre birbirlerine yakın olan paylaşımlar sosyal şehir kümelerini oluşturur. Ancak, akan sosyal medya verilerinden sosyal şehir kümeleri tespit etmek, verinin hacminin artması, verinin sürekli akması ve verinin hızlı işleme ihtiyacı nedeni ile çeşitli zorlukları beraberinde getirmektedir. Literatürde, akan sosyal medya verilerinden sosyal şehir kümeleri keşfetmeye odaklanan az sayıda çalışma bulunmaktadır. Literatürdeki mevcut araştırmalar metinsel kümeleme, çevrimiçi paylaşım kümeleme ve akan sosyal medya verilerinde örüntü takibine odaklanmıştır. Bu çalışmada, Twitter'dan elde edilen sosyal medya verileri kümelenerek sosyal medya paylaşımları ile gerçekleştirilen kolektif eylemlerin analiz edilmesine ve akan sosyal medya verilerinden yaygın ve hareketli sosyal şehir kümelerinin keşfedilmesine odaklanılmıştır. Sosyal şehir kümelerinin keşfi için Yaygın ve Hareketli Sosyal Şehir Küme Madenciliği (YHŞKM) algoritması önerilmiş ve toy bir yaklaşımla karşılaştırılmıştır. Deneylerde, ABD'nin New York şehri sosyal medya kullanıcılarının Twitter gönderileri kullanılmıştır. Deneysel değerlendirmede, önerilen YHŞKM algoritmasının toy yaklaşımdan daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Akan Sosyal Medya Verisi, Kümeleme, Hareketli ve Sabit Küme, Veri Madenciliği