RapidMiner ile Twitter Verilerinin Konu Modellemesi

Simple item page
dc.contributor.authorKülcü, Özgür
dc.contributor.authorAnkaralı, Ela
dc.contributor.departmentOthertr_TR
dc.contributor.facultyOthertr_TR
dc.date.accessioned2021-10-21T11:18:57Z
dc.date.available2021-10-21T11:18:57Z
dc.date.issued2020-06-30
dc.description.abstractBu çalışmada öncelikle RapidMiner kullanılarak Twitter’da belirli kelimeleri içeren tweet verileri elde edildi, bu veriler ön işlemden geçirildi ve sonrasında tweetlerin konu modellemesi yapıldı. Ön işleme için “Search Twitter”, “Select Attributes”, “Nominal to Text” blokları kullanıldı. Ön işlemden geçen Twitter verileri “Tokenize”, “Aggregate” ve “Discretize” operatörleri kullanılarak analiz edildi. Tweetlerde en çok kullanılan kelimeler belirlendi ve kullanım sıklığına göre kelime grupları oluşturuldu. Daha sonra Twitter verilerine nasıl konu bazlı kümeleme yapılacağı anlatıldı. Bu işlem için Latent Dirichlet Allocation modelini kullanan “Extract Topics From Documents (LDA)” operatörü kullanıldı. Tweetlerde en fazla kullanılan kelimeler ve kullanıcı başına atılan tweet sayıları, grafik ve tablolarla incelendi, ayrıca konu modellemesi sonucunda elde edilen konuların kelime bulutu oluşturuldu.tr_TR
dc.description.indexTrdizintr_TR
dc.identifier.endpage10tr_TR
dc.identifier.issn/e-issn2636-8544
dc.identifier.issue1tr_TR
dc.identifier.startpage1tr_TR
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.33721/by.641878tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12575/75628
dc.identifier.volume3tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherAnkara Üniversitesitr_TR
dc.relation.isversionof10.33721/by.641878tr_TR
dc.relation.journalBilgi Yönetimitr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarıtr_TR
dc.subjectRapidMinertr_TR
dc.subjectKonu Modellemetr_TR
dc.subjectTwittertr_TR
dc.titleRapidMiner ile Twitter Verilerinin Konu Modellemesitr_TR
dc.typeArticletr_TR

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
42.pdf
Size:
1.47 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Dergi
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.62 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Cilt:03 Sayı:01 (2020)