[90458] Community based event discovery using Twitter data stream

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKakışım, Arzu
dc.contributor.authorSaleh, Abdullahi Usman
dc.date.accessioned2023-04-07T15:24:33Z
dc.date.available2023-04-07T15:24:33Z
dc.date.issued2022
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Ticaret Üniversitesi -- Kaynakça var.en_US
dc.descriptionQA 76.9.D3/S25en_US
dc.description.abstractIn recent years, significant research has been carried out to discover current events and the number of events from the Twitter data stream and to reveal the contextual dimension of events. One of the major challenges in this context is that most traditional methods have to estimate the number of events in order to be able to contextually analyze events. Another problem is that some methods tend to detect events that often trigger a significant volume of communication. In this study, we propose a communitybased event discovery system that reveals events by applying community detection on the graph representing the co-occurrence relations of n-grams that are frequently observed in Twitter posts. We evaluate the effectiveness of the proposed system over a Twitter dataset used as a comparative dataset. Our system shows the success of discovering as many events as the number of existing events in an unsupervised manner. It also represents each event with words and multiple-word distributions, helping to analyze the subject of events contextually.Keywords: Community detection, event detection, event discovery, N-gram, Twitter.ÖZETSon yıllarda Twitter veri akışından güncel olayları ve olay sayısını keşfetmek ve olayların bağlamsal boyutunu ortaya çıkarmak için önemli araştırmalar yapılmıştır. Bu bağlamda karşılaşılan en büyük zorluklardan biri, geleneksel yöntemlerin çoğunun bağlamsal olarak olay analizi yapabilmek için olay sayısını tahmin etmek zorunda olmasıdır. Başka bir sorun, bazı yöntemlerin genellikle önemli bir iletişim hacmini tetikleyen olayları algılama eğiliminde olmasıdır. Bu çalışmada, Twitter gönderilerinde sıklıkla gözlenen n-gramların birlikte oluşum ilişkilerini temsil eden grafik üzerinde topluluk algılaması uygulayarak olayları ortaya çıkaran topluluk tabanlı bir olay bulma sistemi öneriyoruz. Önerilen sistemin etkinliğini, karşılaştırmalı bir veri kümesi olarak kullanılan bir Twitter veri kümesi üzerinden değerlendiriyoruz. Sistemimiz, gözetimsiz bir şekilde, gerçekte var olan olay sayısı kadar olayı keşfetme başarısını göstermektedir. Ayrıca her olayı kelimelerle ve çoklu kelime dağılımlarıyla temsil ederek olayların konusunu bağlamsal olarak analiz etmeye yardımcı olmaktadır.Anahtar Kelimeler: N-gram, olay tespiti, olay keşfi, Topluluk tespiti, Twitter.en_US
dc.identifier.endpage38en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://katalog.ticaret.edu.tr/e-kaynak/tez/90458.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/6457
dc.identifier.yoktezid759699en_US
dc.institutionauthorSaleh, Abdullahi Usman
dc.language.isoenen_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectApplication softwareen_US
dc.subjectUygulama yazılımıen_US
dc.subjectData miningen_US
dc.subjectVeri madenciliğien_US
dc.subjectSocial sciences_Data processingen_US
dc.subjectSosyal bilimler_Veri işlemen_US
dc.subjectSocial sciences_Computer programsen_US
dc.subjectSosyal bilimler_Bilgisayar programlarıen_US
dc.subjectBilimen_US
dc.title[90458] Community based event discovery using Twitter data streamen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Koleksiyonu