Twitter verileri ile türk televizyonları izlenme oranı sıralamaları tahmini
Predicting turkish television rating results with twitter data
Yazar: CENK AKARSU
Danışman: DOÇ. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Sosyal Web Madenciliği, günümüzde oldukça ilgi çekmekte olan bir alandır. İnsanlar tarafından dinamik olarak oluşturulan ve büyük bir hızla büyüyen sosyal medya verileri, grip salgınları ve seçim sonuçları gibi birçok farklı konuda önceden tahminlerde bulunmak için kullanılmıştır. Bu çalışmada da oldukça zengin bir veri kaynağı olan Twitter isimli sosyal medya platformundan toplanan veriler ile Türk televizyonlarında yayınlanan programların izlenme oranı sıralaması tahminlerini yapmak amacıyla bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem; otomatik olarak çeşitli kaynaklardan veri toplama, verileri ilişkisel olarak depolama, veriler üzerinde temizlik, doğal dil işleme, anlamsal sınıflandırma ve izlenme oranı sıralaması tahminleri yapabilme yeteneklerine sahiptir. 
Sistem geliştirilirken Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi ve Rastgele Orman sınıflandırma algoritmalar, Twitter'dan alınan ve sistem tarafından çeşitli şekillerde işlenen veriler ile oluşturulan eğitim setleri kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Çalışmada testlerin karşılaştırmalı sonuçları verilmiştir. Testlerde en yüksek başarıyı elde eden sınıflandırma algoritması sistemde kullanılarak, televizyon programları hakkında toplanan veriler sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma sonuçları kullanılarak her program için gün bazında izlenme oranı puanları hesaplanmış ve bu puanlara göre izlenme oranı sıralaması tahminleri yapılmıştır. 
Sistem tarafından tahmin edilen ve resmi sonuçlar, farklı kriterlere göre ve farklı yöntemler kullanılarak karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonuçları paylaşılmıştır.

Abstract:
At the present time, Social Web Mining is a field that attracts a lot of attention. The dynamic human data, which grows quite fast, has been used to predict a variety of things like flu trends and political election results. In this Project, a system has been developed to predict the rating results of Turkish TV programs using Twitter, a rich source of social data. This system has abilities like data collection, storing data relationally, data cleaning, natural language processing, machine learning and rating result prediction.
In the process of system development, Naive Bayes, Support Vector Machine and Random Forest classification algorithms were trained and tested using the training data that created with the tweet collected from Twitter and processed by the system in various ways. The comparative test results were given. The data that has been collected for television programs were classified using the most successful classification algorithm, based on the tests. Using these classification results, daily rating scores were calculated for television programs and rating lists were predicted based on these scores. 
The results predicted by the system and the official results were compared by various criterias and using various methods.  The comparison results were given.