Sentiment analysis in social media: A comparative study
Sosyal medyada duygu analizi : Karşılaştırmalı bir çalışma
- Tez No: 522746
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZİYA KARAKAYA, PROF. DR. ALİ YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Algı Analizi, Büyük Veri, Spark, Spark ML, Twitter, Derin Öğrenme, Kıvılcım, Spark
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duygu Analizi, sosyal medya gönderileri gibi metin içeriğinin polaritesini tespit etme ve sınıflandırma görevidir. Twitter için duyarlılık analizi, çalışmaların açık veri setlerini kullanarak yürütüldüğü akademik çevrelerde popüler bir konu olmuştur. Mevcut son teknoloji ürünü sonuçlar, Destek Vektör Makineleri (SVM) gibi klasik Makine Öğrenme sınıflandırıcıları ve Sinir Ağları, yani Derin Öğrenme modelleri gibi son gelişmeler dahil olmak üzere çok çeşitli tekniklerle sağlanmıştır. Bu tezde, Büyük Veri çerçevelerini kullanarak Sosyal Medya için büyük ölçekli Duygu Analizi çalıştık. Motivasyonumuz, büyük veri kriterlerinin sınıflandırıcıların performansı üzerindeki etkisini araştıran çalışmaların çok az olduğu gözleminden kaynaklanmaktadır. Amaç, sadece son teknoloji ürünü sonuçlardan daha iyi performans gösteren bir model oluşturmak değil, gerçek zamanlı ve yüksek hacimli veri akışları altında çeşitli sınıflandırıcı algoritmalarını incelemektir. Bu amaçla, büyük veri çerçeveleri olan ve içermeyen çeşitli Duygu Analizi Modelleri uygularız ve büyük veri yapılarını kullanarak performans faydalarını veya kayıplarını karşılaştırırız. Özellikle iki deneme senaryosu oluşturduk. Her iki senaryoda, aynı veri kümesini kullanıyoruz, ilgili sınıflandırıcılar için mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için uygun veri ön işlemlerini ve özellik mühendisliği tekniklerini uyguluyoruz.
Özet (Çeviri)
Sentiment Analysis is the task of detecting and classifying the polarity of textual content, such as social media posts. Sentiment analysis for Twitter has been a popular topic in academia whereby studies are being conducted using openly available datasets. The state-of-the-art results are achieved by a wide range of techniques, including classical Machine Learning classifiers such as Support Vector Machines (SVM) and the recent advancements in Neural Networks, namely, Deep Learning models. In this thesis, we study large scale Sentiment Analysis for Social Media using Big Data frameworks. Our motivation comes from the observation that there is a dearth of studies exploring the impact of the big-data criteria on the performance of classifiers. The goal is not to simply achieve best accuracy, but rather to study the behavior of classic classifier algorithms when incorporated with big data frameworks. To this end, we implement various Sentiment Analysis models with and without big data frameworks and compare the performance benefits and trade-offs. We report on several classification evaluation metrics and additionally keep track of computation time to observe the advantages of using big data frameworks (Apache Spark) based models. Particularly, we set two experimental scenarios using same dataset and feature engineering techniques with the only difference being the big-data framework.
Benzer Tezler
- Coverage and representation of queerness in the media: A comparative study between Arab and İtalian communities using“perfect stranger”movie
Medyada eşcinselliğin kapsamı ve temsili: 'Perfect stranger' filmi kullanılarak Arap ve İtalyan toplulukları arasında karşılaştırmalı bir araştırma
RANA SAYED DARRA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Radyo-TelevizyonBahçeşehir ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NILAY ULUSOY
- Kalite mi? Kimlik politikaları mı? Fantezi uyarlamalarında fan tepkilerinin karşılaştırmalı sosyal medya analizi: Güç Yüzükleri dizisi örneği
Quality or identity politics? A comparative social media analysis of fan reactions to fantasy adaptations: The case of the Rings of Power
GÜNER DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Gazetecilikİstanbul ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜNDÜZ
- Türkiye'de göçmen karşıtlığı : İstanbul fatih ilçesi örneği ile kanada, Avrupa Birliği ve ABD üzerine yapılmış çalışmalarla karşılaştırmalı analiz
Anti-immigrant sentiment in Turkey: A comparative analysis of İstanbul's Fatih district and studies from Canada, the European Union, and the United states
MURAT YAKIŞAN
Doktora
Türkçe
2024
Siyasal Bilimlerİstanbul Yeni Yüzyıl ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ PELİN YANTUR
- Sosyal medyada kullanıcı yorumlarına ilişkin duygusal dinamiklerin analizi: sınıflandırma, kümeleme ve duygu volatilitesinin zamansal incelenmesi
Analysis of emotional dynamics related to user comments on social media: classification, clustering and temporal examination of sentiment volatility
MEHMET AKİF ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TOKA
- A user based comparative study of automatic text summarization
Otomatik metin özetlemede kullanıcı tabanlı karşılaştırma çalışması
NAJMA ABDI OMAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVCİHAN DURU