Spatiotemporal data mining for situation awareness in microblogs
Mikrobloglarda durum farkındalığı için lokasyon ve zaman tabanlı veri madenciliği
- Tez No: 442178
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ, PROF. DR. MEHMET HALİT SEYFULLAH OĞUZTÜZÜN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mikrobloglarda yazılan mesajları kullanarak gerçek hayatta yaşanan olayların bulunması pek çok güncel çalışmanın konusu olmuştur. Bu tez çalışmasında, mikrobloglarda, özellikle de Twitter platformunda oluşturulan içeriği kullanarak olayları bulup yerlerini tahmin ederek durum farkındalığını artıran lokasyon ve zaman tabanlı veri madenciliği teknikleri araştırılmıştır. Çevrimiçi kümeleme ve olay bulma işlemlerinin doğruluk derecesini artırmak amacıyla, tweet'lerde geçen kelimeler arasındaki ilişkileri zamansal bir bağlamda ölçen ve bu ilişkileri vektör genişletme işleminde kullanan bir yöntem sunulmaktadır. Ayrıca bulunan olayların yerlerinin tahmin edilmesi için Dempster-Shafer teorisinin uygulandığı bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntemde, coğrafi etiketi bulunan tweet'lerdeki enlem-boylam bilgisi, tweet içeriğinde geçen yer isimleri ve kullanıcı profilinde belirtilen lokasyon alanı birbirinden bağımsız üç farklı bilgi kaynağı olarak kullanılmış; ve Dempster-Shafer teorisindeki kombinasyon kuralları ile tek bir model halinde birleştirilerek ilgili olayın konumu tahmin edilmiştir. Olay bulma ve yer tahmini için önerilen çözümler Türkiye içinden gönderilen tweet'ler üzerinde uygulanarak, elde edilen sonuçlar gösterilmiştir. Yapılan deneyler, literatürdeki mevcut çözümler ile elde edilenden daha yüksek bir başarı oranına işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
Detection of real-world events using messages posted in microblogs has been the motivation of numerous recent studies. In this thesis, we study spatiotemporal data mining techniques to improve situation awareness by detecting events and estimating their locations using the content in microblogs, particularly in Twitter. We present an enhancement to the clustering techniques in the literature by measuring associations between terms in tweets in a temporal context and using these associations in a vector expansion process to improve the accuracy of online tweet clustering and event detection. Moreover, we propose a method using the Dempster-Shafer theory to estimate the locations of the detected events. We utilize three basic location-related features in tweets, namely the latitude-longitude metadata in geotagged tweets, the location names mentioned in the tweet content and the location attribute in the user profile, as independent sources of evidence. We apply combination rules in the Dempster-Shafer theory to fuse them into a single model, and estimate the whereabouts of a detected event. We demonstrate the results of our experiments for event detection and location estimation using public tweets posted in Turkey. Our experiments indicate higher success rates than those obtained by the state of the art methods.
Benzer Tezler
- Social media data valuation model for disaster incidence mapping
Sosyal medya verilerinin afet olaylarının haritalanması için değerlendirme modeli
AYŞE GİZ GÜLNERMAN GENGEÇ
Doktora
İngilizce
2020
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİMMET KARAMAN
- Rüzgar çiftliklerinin meteorolojik parametreler üzerindeki etkisi : Model perspektifinden inceleme
The impact of wind farms on the meteorological parameters: The investigation from the model perspective
TARIK KAYTANCI
Doktora
Türkçe
2024
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ
- Eymir-Mogan gölleri arasında yeraltı suyu akım ve kütle taşınım modeli
Groundwater flow and solute transport model between Eymir and Mogan lakes (Ankara)
ERKAN DİŞLİ
Doktora
Türkçe
2007
Jeoloji MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiJeoloji (hidrejeoloji) Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. LEVENT TEZCAN
- FSOLAP: A fuzzy logic-based spatial OLAP framework for spatial-temporal analytics and querying
FSOLAP: Uzamsal-zamansal analitik ve sorgulama için bulanık mantık tabanlı uzamsal OLAP çerçevesi
SİNAN KESKİN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Ağaç ve çizge veritabanlarında hassas bilgi gizleme
Sensitive knowledge hiding in tree and graph databases
HARUN GÖKÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN ABUL