Mikrobloglarda içerik madenciliği
Content mining of microblogs
Yazar: MUSTAFA ÖZGÜR CİNGİZ
Danışman: DOÇ. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Metin sınıflandırma = Text categorization ; Sosyal ağlar = Social networks ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Web 2.0 ile birlikte kullanıcılar sosyal ağlarda ilgi alanlarını, düşüncelerini, başka kullanıcıların yazılarını veya gündelik aktivitelerini takipçileriyle paylaşabilmektedir. Kullanıcılar paylaştıkları içeriklerle birbirleriyle etkileşim içerisindedir. Sosyal ağların alt uygulama alanı olan mikroblog uygulamalarının en popüler olanı Twitter'dır. Twitter kullanımı son yıllarda oldukça popüler olmasından dolayı Twitter üzerindeki büyük ölçekte işlenmemiş veri bulunmaktadır. Mikrobloglar üzerine yapılan çalışmalar genellikle değerli içerik giren kullanıcıların belirlenmesi ve kullanıcıların kategorizasyonuyla ilgili çalışmalardır.Tez kapsamında amacımız kategori bilgileri wefollow.com uygulamasıyla elde edilmiş haber içeriği giren kullanıcıların ve normal kullanıcıların içeriklerinin kategorilerini ne ölçüde temsil ettiğini belirlenmektir. Sistem eğitim ve test aşamasından oluşmaktadır. Eğitim verisi olarak ekonomi, spor, teknoloji ve eğlence kategorilerine ait 3337 haber RSS haber beslemesi kategori kullanılmıştır. Test aşamasında ise normal kullanıcı ve haber içeriği giren kullanıcıların içerikleri (tvitleri) test verisi olarak kullanılmıştır.Benzer çalışmalardan farklı olarak Twitter kullanıcılarının içeriklerine ait özellikler RSS haber beslemelerinde yer aldığı takdirde içerik özelliği olarak alınmış, aksi durumda özellikler değerlendirmeye katılmamıştır. Sadece eğitim aşamasında elde edilen özelliklerin test verisi olarak kullanılan kullanıcı içeriklerinde aranmasıyla mikrobloglarda karakter sınırı yüzünden çokça kullanılan anlamsız kısaltma ve kelimelerin elenmesi amaçlanmıştır.Performans değerlendirme sonuçlarına göre haber içeriği giren kullanıcıların (botlar) içerikleri normal kullanıcı içeriklerine oranla daha başarılı kategorize edildiği gözlemlenmiştir. Aynı zamanda hem normal kullanıcı hem de haber içeriği giren kullanıcılarından en başarılı sınıflandırma sonuçları spor alanında içerik giren kullanıcılarından en başarısız sınıflandırma sonuçları ise teknoloji alanında içerik giren kullanıcılardan elde edilmiştir.Öngörülen sistem aynı zamanda eğitim ve test aşamasında sadece tvitlerin kullanıldığı modelle de karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma performans sonuçlarına göre öngörülen sistemin başarı oranları sadece kullanıcı içerikleri kullanılarak oluşturulmuş sistemin başarı oranlarından yüksek çıkmıştır.

Abstract:
Emergence of Web 2.0, internet users can share their contents with other users using social networks. Microblogs are an sub area of social networks. Twitter is a popular application that people share their contents which are called as tweet with each other. Users generally follow microbloggers according to their field of interest. Followers expect from other users who are followed by followers to share their contents which reflect follower?s field of interest.In this work unprocessed data on microblogs are evaluated with respect to how they reflect their categories. Migrobloggers? category information, which is one of the four categories that are economy sport, entertainment or technology, is taken from wefollow.com application. 3337 RSS news feeds, whose category labels are same with microbloggers? contributions, are used as training data for classification. Unlike the similar studies if a feature of microblog doesn?t appear in RSS news feeds as a feature, this feature is omitted so abbreviations and nonsense words in microblogs can be eliminated.In this study two types of users? contributions are taken as test data. These users are normal microbloggers and bots. Classification results show that bots provide more categorical content than normal users. However, normal users and bot users whose categorical information is sport classification of content performance are better than other users who provide content about other three categories. The worst classification performance is obtained from users whose categorical information is technology.Our proposed modal is also compared the modal which uses only tweets, which are also used in proposed modal, in training and testing phases. Proposed modal gives better classification performance than the modal which uses only tweets in training and testing phases.