IEEE 24. Sinyal İşleme ve Uygulama Kurultayı, Zonguldak, Türkiye, 16 Mayıs 2016, ss.1-5
Özetçe — Sosyal Web Madenciliği son yıllarda oldukça dikkat çeken bir alandır. İnsanlar tarafından dinamik olarak oluşturulan ve inanılmaz derecede hızlı bir şekilde büyüyen sosyal medya verileri, grip salgınları ve seçim sonuçları gibi birçok farklı konuda önceden tahminlerde bulunmak için kullanılmıştır. Bu çalışmada da oldukça zengin bir sosyal medya veri kaynağı olan Twitter sitesinden toplanan veriler ile, Türk televizyonlarında yayınlanan programların rating tahminlerini yapmak amacıyla bir sistem geliştirilmiştir. Bu sistem; veri toplama, veriler üzerinde temizlik, doğal dil işleme, makine öğrenmesi ve tahmin yapabilme yeteneklerine sahiptir.
Anahtar Kelimeler — Twitter, rating tahmini, doğal dil işleme, makine öğrenmesi .
Abstract — Social Web Mining is a field that has attracted a lot of attention over the past few years. The dynamic human data, which grows in an incredible speed, has been used to predict a variety of things lie flu trends and political election results. In this project a system has been developed to predict the ratings of Turkish TV programs, using Twitter, a rich source of social data. This system has abilities like gathering and cleaning data, natural language processing, machine learning and prediction.
Keywords — Twitter, rating prediction, natural language processing, machine learning.