Smart city modeling using big data techniques

Akıllı şehir sınıflandırması, şehir modellemedeki anlamsal konuların karmaşık bir problemidir. Kentsel alan özellikleri, konum özelliklerinin belediye kayıtları ile birlikte toplandığı hiyerarşik görevler aracılığıyla analiz edilmektedir. Konum edinme teknolojilerinin gelişimi, bireylerin mevcut çevrimiçi sosyal ağlara çeşitli yollarla konum özelliğini dahil etmelerini sağlayarak, konum tabanlı sosyal ağların geliştirilmesine yol açmıştır. Bu ağlar, mekansal-zamansal özelliği ve kullanıcıların gerçek zamanlı katılımını bütünleştirir. Lokasyon boyutunun katkısı sayesinde, konum tabanlı sosyal ağlar fiziksel dünya ile çevrimiçi sosyal ağ hizmetleri arasındaki boşluğu doldurarak sosyal ağları gerçeğe yaklaştırır. Kentsel lokasyonlar, popülerlikleri, kaliteleri ve müşteri bazlı etkileşimleri ile sosyal ağlarda derecelendirilir, farklı sosyal platformlarda şehir içgörüleri olarak değerlendirilir ve paylaşılır. Sonuç olarak, kentsel semantik, kentsel demografik bilgiler ve kentsel yerlerdeki vatandaş duyguları ile birleştirilebilir. Bu tezde, Türkiye'deki bazı önemli şehirlerde akıllı şehir sınıflandırma ve modelleme çalışmalarına odaklandık. İlk olarak, Foursquare ve Twitter platformlarından ondan fazla kategoride Türkçe mekan verilerini topladık. Ön işlemeden sonra, veri setimiz üzerinde on beşten fazla dil modelini eğittik ve kapsamlı bir değerlendirme gerçekleştirdik. Bulgularımız, BERT modelinin diğer modellerden daha iyi performans gösterdiğini ve %93'ün üzerinde bir sınıflandırma başarı oranı elde ettiğini ortaya koydu. Ayrıca veri setimize içerik tabanlı ve mekansal-zamansal analiz teknikleri uygulayarak araştırmamızın ilerlemesine katkı sağlayan sonuçlara ulaştık. Sonuçlarımız, konum mikroblogunun şehir semantiği ve modellemesinde umut verici bir ölçüt olacağını gösteriyor.