Geri Dön

Understanding the dynamics of the stack overflow community through social network analysis and graph algorithms

Sosyal ağ analizi ve grafik algoritmaları yoluyla yığın taşması topluluğunun dinamiklerini anlamak

  1. Tez No: 865447
  2. Yazar: RAPHEAL CYRİL IGBUDU
  3. Danışmanlar: DR. ROWANDA D A AHMED
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: sosyal ağ analizi (SNA), etki maksimizasyonu, bağlantı tahminiöğrenme modelleri
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tez, sosyal ağ analizi ve grafik algoritmalarını kullanarak çevrimiçi topluluklar, özellikle Stack Overflow üzerine odaklanmış bir literatür taraması yürütmektedir. Dijital ekosistem içinde sağlık bilgisi kalitesinin gelişen manzarasını araştırıyor, zorlukları ve kalitenin çok yönlü doğasını vurguluyor. Sosyal etkileşim ve bilgi paylaşımı merkezleri olarak çevrimiçi toplulukların, özellikle Stack Overflow'un önemi vurgulanıyor. Eş zamanlı olarak bu araştırma, gelişmiş sosyal ağ analiz tekniklerini ve Neo4j grafik veritabanında uygulanan grafik algoritmalarını kullanarak çevrimiçi bir topluluğun dinamik manzarasını araştırıyor. Proje, çeşitli ilişki türleriyle birbirine bağlanan Yanıt, Yorum, Soru, Etiket ve Kullanıcı olarak etiketlenmiş düğümlerden oluşan bir veri kümesinden yararlanarak Yığın Taşması topluluğuna özel olarak odaklanarak sınıflandırma, tahmin ve kümeleme görevlerini ele alıyor. Neo4j şeması, düğüm etiketlerini, ilişki türlerini ve özellik anahtarlarını göstererek verilerin karmaşık yapısını ortaya çıkarır. Sistem, veri bütünlüğünü sağlamak için kısıtlamaları ve dizinleri entegre ederek gelişmiş analiz için sağlam bir temel sağlar. Çalışma, ön işleme, eğitim ve algoritmaların yürütülmesine yönelik yeni yaklaşımlar sunmakta ve doğru değerlendirme için performans ölçümlerini vurgulamaktadır. Sonuçlar: Uygulanan algoritmaların deneysel değerlendirmesi, bunların topluluk tespiti, kullanıcı uzmanlığı tahmini ve içerik önerisi gibi görevlerdeki etkinliğini göstermektedir. Örneğin, topluluk algılama algoritması, Stack Overflow topluluğu içindeki uyumlu grupları başarılı bir şekilde tanımlayarak kullanıcı davranışının ve uzmanlık dağılımının anlaşılmasına yardımcı olur. Üstelik içerik öneri algoritması, ilgi alanlarına ve geçmiş etkileşimlerine göre kullanıcılara alakalı gönderiler önerme konusunda umut verici sonuçlar gösteriyor. Yöntemler ve Algoritmalar: Araştırma, analiz için geleneksel makine öğrenimi teknikleri ile grafik tabanlı algoritmaların bir kombinasyonunu kullanmaktadır. PageRank ve topluluk tespit algoritmaları gibi grafik algoritmaları, önemli katkıda bulunanları ve topluluk yapılarını ortaya çıkarmak için Stack Overflow ağına uyarlanmıştır. Ek olarak, kullanıcı davranışını tahmin etmek ve benzer kullanıcıları veya içerikleri bir arada gruplamak için sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarından yararlanılır.

Özet (Çeviri)

The thesis conducts a focused literature review on online communities, particularly Stack Overflow, utilizing social network analysis and graph algorithms. It investigates the evolving landscape of health information quality within the digital ecosystem, highlighting challenges and the multifaceted nature of quality. The significance of online communities, notably Stack Overflow, as hubs for social interaction and knowledge sharing is emphasized. Simultaneously, this research explores the dynamic landscape of an online community using advanced social network analysis techniques and graph algorithms implemented within the Neo4j graph database. The project addresses classification, prediction, and clustering tasks with a particular focus on the Stack Overflow community, leveraging a dataset comprising nodes labeled as Answer, Comment, Question, Tag, and User, connected through various relationship types. The Neo4j schema reveals the intricate structure of the data, showcasing node labels, relationship types, and property keys. The system integrates constraints and indexes to ensure data integrity, providing a robust foundation for advanced analysis. The study introduces novel approaches for pre-processing, training, and executing algorithms, emphasizing performance metrics for accurate evaluation. Results: Experimental evaluation of the implemented algorithms demonstrates their effectiveness in tasks such as community detection, user expertise prediction, and content recommendation. For instance, the community detection algorithm successfully identifies cohesive groups within the Stack Overflow community, aiding in understanding user behavior and expertise distribution. Moreover, the content recommendation algorithm shows promising results in suggesting relevant posts to users based on their interests and past interactions. Methods and Algorithms: The research employs a combination of traditional machine learning techniques and graph-based algorithms for analysis. Graph algorithms such as PageRank and community detection algorithms are adapted to the Stack Overflow network to uncover key contributors and community structures. Additionally, classification and clustering algorithms are utilized to predict user behavior and group similar users or content together.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    948972

    Palm yağı fiyatlarını etkileyen parametreler ve fiyat tahmin modeli

    Parameters affecting palm oil prices and price forecasting model

    HASAN ÖZMAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA BAŞ

  2. Tez No

    866039

    Investigation of nonlinear interactions causing the major coal mine accidents in Türkiye using system dynamics modeling

    Türkiye'deki büyük kömür madeni kazalarına neden olan doğrusal olmayan etkileşimlerin sistem dinamiği modellemesiyle incelenmesi

    CUMHUR KUTAY ERBAYAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR GÖLBAŞI

  3. Tez No

    999339

    Yükseköğretim kurumlarında stratejik yönetim ile performans göstergeleri arasındaki etkileşimin sistem dinamikleri yaklaşımıyla incelenmesi

    An analysis of the interaction between strategic management and performance indicators in higher education institutions through a system dynamics approach

    NAGİHAN SAKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    İşletmeOstim Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UFUK TÜREN

    PROF. DR. MURAT ALİ YÜLEK

  4. Tez No

    925486

    Metin madenciliği ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak borsadaki hareketlerin sosyal medya ile ilişkisinin analiz edilmesi

    Analyzing the relationship between stock market movements and social media using text mining and deep learning methods

    METİN OKTAY BOZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ JALE BEKTAŞ

  5. Tez No

    397865

    Bir etkileşim aracı olarak yüzeylerin kentsel mekana katkısı

    The contribution of surfaces to urban space: A spatial tool for interaction

    CEYLAN ZEYNEP CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PELİN DURSUN

Geri Dön