Tez No İndirme Tez Künye Durumu
355318
A hybrid approach for credibility detection in twitter / Twitter'da güvenirlilik tespit için bir hibrit yaklaşım
Yazar:ALPER GÜN
Danışman: DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin:
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
82 s.
Mikro ağ güncelerinin günümüzde bilgi kaynağı olarak kullanılması beraberinde cevaplanması gereken bir soruyu getiriyor. Microblog sitelerinde bilgilere güvenebilir miyiz? Bu çalışmada popüler microblog sitelerinden birisi olan Twitter'a odaklanıyoruz ve Twitter'da hangi bilginin güvenilir olduğunu cevaplamaya çalışıyoruz. Tweet'leri haber niteliği taşıyıp taşımaması yönünden, önemli olup olmaması yönünden ve doğru bilgi içerip içermemesi yönünden değerlendiriyoruz. Bu tezde çizge ve özellik temelli çalışmalardan temel alarak hibrit bir sistem sunuyoruz. Modelimizde tweet, kullanıcı ve konu olmak üzere üç tip yapı bulunmaktadır. Öncelikle özellik temelli öğrenme yöntemini kullanarak bir model kuruyoruz. İkinci aşamada ise bu modelin sonuçlarını her düğüm tipi için otorite transferine girdi olarak veriyoruz. Aynı süreci haber değeri taşıması, önemli olması ve doğru bilgi taşıması yönünden tekrarlıyoruz. Deney sonuçlarına göre önerdiğimiz hibrit yöntem her üç güvenilirlik etiketinde de doğruluğu artırmaktadır. Anahtar Kelimeler: Güvenirlilik, Twitter, Mikro Ag günceleri, Haber, Random Forest ˘ Karar Agacı, Otorite Transferi
Nowadays, microblogging services are seen as a source of information. It brings us a question. Can we trust information in a microblogging service? In this thesis, we focus on one of the popular microblogging service, Twitter, and try to answer which information in Twitter is credible. Newsworthiness, importance and correctness are the dimensions to be measured in this study. We propose a hybrid credibility analysis which combines feature based and graph based approaches. Our model is based on three types of structures, which are tweet, user and topic. Initially, we use feature based learning to construct a prediction model. In the second step, we use the results of this model as input to authority transfer and further refine the credibility scores for each type of node. The same process is used for measuring each of the dimensions of newsworthiness, importance and correctness. Experiment results show that the proposed hybrid method improves the prediction accuracy for each of these credibility dimensions. Keywords: Credibility, Twitter, Microblog, Random Forest Decision Tree, Authority Transfer