Büyük sosyal medya verisinden mekânsal ve mekân-zamansal önemli lokasyonlar keşfi ve bulut bilişim sistemlerine uyarlanması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET ŞAKİR DOKUZ
Danışman: Mete Çelik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Sosyal önemli lokasyonlar, sosyal medya kullanıcılarının sosyal medya geçmişlerinde sıklıkla ziyaret ettikleri yerleri ifade etmektedir. Sosyal önemli lokasyonların keşfi, lokasyon tavsiye sistemleri, odaklanmış reklamcılık ve şehir örüntü keşfi gibi uygulama alanları için önemlidir. Ancak, sosyal medya ağlarından sosyal önemli lokasyonların keşfi, veri büyüklüğü ve boyutu, veri kümelerinin mekânsal ve zamansal boyutları ve hesaplama açısından verimli yaklaşımlar geliştirme gerekliliğinden dolayı zordur. Literatürde, sosyal önemli lokasyonların keşfi ile ilgili çeşitli çalışmalar mevcuttur. Ancak bu çalışmaların pek çoğunda sosyal medya kullanıcılarının geçmişe dayalı verisi dikkate alınmadan sosyal önemli lokasyonların keşfi yapılmıştır. Bu tez çalışması kapsamında, sosyal önemli lokasyonların keşfi için mekânsal ve mekân-zamansal metotlar önerilmiş ve bu metotlar için değerlendirme ölçütleri geliştirilmiştir. Geliştirilmiş olan değerlendirme ölçütlerine dayalı olarak yeni mekânsal ve mekân-zamansal algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmalar Türkiye Twitter sosyal medya verisi üzerinde değerlendirilmiştir. Değerlendirme sonuçları, algoritmaların başarılı bir şekilde sosyal önemli lokasyonları keşfedebildiğini göstermektedir. Bu tez çalışması kapsamında yapılan bir diğer çalışma ise önerilmiş olan mekânsal ve mekân-zamansal sosyal önemli lokasyonlar keşfi algoritmalarının bulut bilişim sistemlerine uyarlanmasıdır. Özel olarak, önerilen algoritmalar Hadoop MapReduce programlama modeline uyarlanmış ve dağıtık kümeler üzerinde sosyal önemli lokasyonların keşfi yapılmıştır. Bulut bilişim sistemleri, önerilen mekânsal ve mekân-zamansal algoritmaların çok kısa sürelerde sonuç üretebilmesini sağlamıştır.