Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Sosyal medya kullanıcıları tarafından yazılar, tweetler, resimler ve videolar gibi her saniye için büyük miktarda veri üretilir. Bu büyük verilerden değerli bilgi almak, metin madenciliği alanında önemli, zorlu ve ilginç bir konudur. Twitter verileri, toplum gündemini, eğilimlerini, kullanıcı davranışlarını ve duygularını keşfetmek için metin madenciliği teknikleriyle analiz edilir. Tweet'lerden gelen duyguları belirlemek için bir metin analizi yöntemi önerdik. Verileri anlamlı bir ortama koymak için doğal dil işleme teknikleri uygulanmaktadır. Bundan sonra sınıflandırma modeli, işlenen veriler üzerinde veri madenciliği yöntemleri ile eğitilir. Twitters akış verilerini kullanarak sınıflandırma etiketini, olumlu, olumsuz ve tarafsız duygular gibi, insanların görüşleri olarak gerçekleştirir. Twitter API kullanarak imdb'yi seçiyoruz ve bu markalar hakkında hashtagleri olan tweetleri topluyoruz.
Yazar
Mustafa Ahmed Mahmood
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Mustafa Ahmed Mahmood (Yüksek Lisans Tezi). Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms, 2019, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- FoMO'nun marka bağlılığı üzerine etkisi: kozmetik sektörü üzerine bir araştırma(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
