Lokasyon bazlı sosyal ağlarda insan hareketliliğinin modellenmesi
Human movements on location based social networks
- Tez No: 406561
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Lokasyon Bazlı Sosyal Ağlar (LBSA) mobil internet ağı kullanan milyonlarca insanın dikkatini çekmektedir. İnsanlar akıllı telefonlarda sosyal ağ servislerini kullanarak, ziyaret ettikleri lokasyonları paylaşabilmektedir. LBSA kullanıcılara ziyaret ettikleri mekanlarda bildirim (“check-in”) yapmaya olanak sağlamaktadır. LBSA'da biriken milyonlarla bildirim kullanıcıların zamansal-mekansal açıdan sosyal davranışını öğrenmeye imkan sağlamaktadır. Bu bilgiler kullanılarak, şehirlerdeki önemli lokasyonlar, salgın hastalık yayılma alanları, şehirdeki insan hareketlilik akışı vb öğrenilebilmektedir. Bu tezde amaç kullanıcının tarihsel bildirimlerini inceleyerek geleceğe yönelik tahmin yapmaktır. İnsan hareketliliğini modellemeden önce, LBSA özellikleri ve hakkında temel bilgiler analiz edilmiştir. Sonra 4 yöntem kullanılarak insan hareketliliği modellenmiştir. Tüm modellerde bildirimler önce kategori bazında analiz edilmektedir. Kullanıcının bir sonraki bildirim yapabileceği kategori tahmin edildikten sonra, bu kategoride kullanıcının yapmış olduğu bildirimlere göre, bir sonraki lokasyon tahmin edilmektedir. Son bölümde, tahmin başarılarına göre modeller arasında karşılaştırma yapılmaktadır. Bu tezde, bildirimler Pitman Yor süreçleri denilen Dirichlet dağılımı [16] ile oluşturulan Tarihsel Model yöntemi ile bazda diğer yöntemlere göre daha yüksek başarım sağlamıştır.
Özet (Çeviri)
Location Based Social Networks (LBSN) are attracting the attention of millions of people. People using social network services on smartphones can share the locations they visit. Check-in notices are placed for users around the places they visit, letting them know about the option's availability. LBSN notifications deposited with millions provide unlimited opportunities to understand social behaviors from the user's temporal-spatial activity. By doing so, a city's important locations, problematic/risk areas are being broadcasted and the mobility flow gets known. The aim of this thesis is to predict the future by examining the user's historical statement. Before modeling human mobility, the basic information about LBSN is being analyzed. Then, with the use of four methods, human mobility is being modeled. Before having a prior notice set, all models are analyzed based on their categories. After having user's next check-in category estimated, user's next check-in location is being indicated. Then a comparison is being cared out considering the models' prediction success. In Pitman Yor's Dirichlet titled paper workings [16], the entire process is being analyzed using historical models of distribution based on categories, and thus higher success rates are being assure.
Benzer Tezler
- A data-driven approach to understanding visitors' behaviorto reduce the negative effects of tourism in historical cities
Tarihi kentlerde turizmin olumsuz etkilerini azaltmak için ziyaretçi davranışlarını anlamaya yönelik veri odaklı bir yaklaşım
SEVİM SEZİ KARAYAZI
Doktora
İngilizce
2024
MimarlıkTechnısche Unıversıteıt EındhovenMimarlık ve Yapılı Çevre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. THEO ARENTZE
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAMZE DANE
- Seismic capacity of masonry arches optimally strengthened with fibre-reinforced polymer: Experimental and numerical investigation
Lif takviyeli polimer ile optimum olarak güçlendirilen yığma kemerlerin sismik kapasitesi: Deneysel ve sayısal araştırma
İSMAİL HAKKI TARHAN
Doktora
İngilizce
2022
İnşaat MühendisliğiAtatürk Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HABİB UYSAL
PROF. DR. PAULO BARBOSA LOURENCO
- Lokasyon bazlı sosyal ağlarda kullanıcılara ilgi çekici mekânların önerilmesi
Recommended into the location-based social networking users places of interest
ELİFGÜL ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Smart city modeling using big data techniques
Büyük veri teknikleri kullanarak akıllı şehir modelleme
MUHAMMET SIDDIK EMEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL BURAK PARLAK
- Creative classes and creative industries as drivers of sustainable competitive advantage: Potential of İzmir as a creative city
Sürdürülebilir rekabet avantajı kazanmada yaratıcı sınıflar ve yaratıcı endüstriler: İzmir'in yaratıcı şehir potansiyeli
NİSA AKIN