RapidMiner ile Twitter Verilerinin Konu Modellemesi
No Thumbnail Available
Files
Date
2020-06-30
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Ankara Üniversitesi
Abstract
Bu 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.
Description
Keywords
RapidMiner, Konu Modelleme, Twitter