Sosyal Ağlarda Viral İçerik Sınıflandırma İçin Bir Yapay Sinir Ağı Uygulaması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Abdülkerim Şenoğlu

Danışman: SUAT ÖZDEMİR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında yapay sinir ağları, yapay zeka ve denetimli epidemik yaklaşım tabanlı bir veri dağılım modeli ortaya konulmuştur. Önerilen modeli eğitmek ve dağılım modeline baz alınan derecelendirme sistemini oluşturmak amacıyla Twitter'dan epidemik olarak dağılmış veriler bir gözetmen kontrolünde toplanmıştır. Bu çalışma kaynak problemini ve fiziksel ve sosyal ağlarda dağılım için tahmin modellerine yardımcı olacak birçok çalışma alanı açmaktadır. Viral içeriği önceden bilmek reklamcılık, endüstri, politika alanları ve daha bir çok alandaki son kullanıcıya geniş kitlelere erişme imkanı sağlayabilir. Bu tez çalışmasında literatürde kabul görmüş diğer yöntemlere göre viral içerik sınıflandırılmasında %90 eğitim başarısı ve %78 test başarısı elde edilmiştir. Bu sayede önerilen yöntemin literatürdeki kaynak problemi ve küçük dünya problemi gibi problemlerin çözümünde yeni bakışlar getirebileceği düşünülmektedir.