Sosyal medya veri kümelerinden yaygın ve hareketli sosyal şehir küme keşfi için tekniklerin geliştirilmesi
Development of techniques for frequent and moving social urban cluster discovery from social media datasets
Yazar: EMRE ERDOĞMUŞ
Danışman: DOÇ. DR. METE ÇELİK ; DOÇ. DR. AHMET ŞAKİR DOKUZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

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

Abstract:
Streaming social media data is a type of data continuously generated from various social media platforms, where user posts are instantly shared. In a given time frame, posts which are close to each other based on their location form urban social clusters. However, detecting urban social clusters from streaming social media data is challenging due to the increase in data volume, continuous flow of data, and the need for fast processing. There are limited number of studies in the literature that focus on discovering urban social clusters from streaming social media data. Previous research in the literature has focused on textual clustering, online sharing clustering, and pattern tracking in streaming social media data. In this study, social media posts, which are collected from Twitter, are clustered  and clusters are analyzed for collective actions to discover frequent and moving urban social clusters For the discovery of urban social clusters, the Frequent and Moving Urban social cluster Mining (FMUCM) algorithm was proposed and compared with a naïve approach. In the experimental evaluation, streaming Twitter posts users from New York City, USA are used. In the experimental results, it is observed that the proposed FMUCM algorithm outperformed the naïve approach.

Keywords: Stream Social Media Data, Clustering, Frequent and Moving Clusters, Data Mining