1. Trafik Yoğunluğu Twitter Verilerinin Semantik Yöntemler İle Çözümlenmesi.
- Author
-
Kaçmaz, Çağrı
- Abstract
Konu alınan çalışmanın amacı; Twitter'dan sistematik bir düzen ile alınan verilerin, oluşturulan ontoloji ile trafik yoğunluğunu analiz etmek için anlamlandırılmasıdır. Dinamik olarak ulaşılan ve gerekli zaman dilimlerinde güncellenen Twitter trafik verilerinin, önceden tasarlanmış metodoloji ile Türkçe dil yapısı göz önünde bulundurularak anlamlandırılmasını ve analiz edilmesini sağlayan bir yöntem ortaya konulmaktadır. Bu çalışmada; "Akıllı Şehirler" konusu bazında uluslararası bir Ar-Ge projesi olan INSIST için geliştirilen analiz yöntemi kullanılmıştır. Sosyal medya yorumlarından trafik yoğunluk bilgisinin elde edilmesini sağlayan bir yöntem sunulmuştur. Trafik yoğunluk bilgileri, kullanıcıların bilgilendirilmesi amacıyla, kurumsal hesaplar aracılığı ile sosyal medya ortamlarında paylaşılmaktadır. Sunulan yöntem sayesinde bahsi geçen yorumların semantik anlamlandırma yöntemleri ile çözümlenmesi, konum, yoğunluk durumu ve olay bilgilerin elde edilmesi sağlanmış ve elde edilen bilgiler sayısal harita uygulamasına aktarılmıştır. [2], Konuma ilişkin verilerin elde edilmesi için standart yöntemler kullanılmıştır. Yoğunluk ve olay bilgilerinin elde edilmesi için ise trafik özelinde oluşturulan ontolojiler kullanılmıştır. Açık olarak ifade edilmiş ve ima özelliği taşımayan cümleler için yüksek doğruluk elde edilmesi proje bazında sağlanmıştır. İma özelliği taşıyan kelimeleri içeren yorumlar için yapay sinir ağları kullanan yöntemler önerilmiştir. In this work, we presented the ontology is created to make sense of the data taken in a systematic order to analyze the traffic from Twitter. A procedure providing to interpret and analyze the data which is acquired dynamically and updated on the essential periods of time with a predesigned methodology and by considering in the structure of Turkish language has been presented. In this study, "Smart Cities" focused on the subject has been developed in international R & D projects, which INSIST the project. A method of obtaining the traffic information, comments, social media is presented. Traffic density information, in order to inform the citizens, it is shared on social media and corporate accounts. Traffic density information, in order to inform the citizens, it is shared on social media and corporate accounts. The proposed method to solve this interpretation of semantic interpretation methods, location, used to obtain the intensity status and event information, and the information obtained has been transferred to digital map applications. Standard methods were used to obtain data on the subject; and event information to obtain the density of traffic generated ontologies are used in special. High accuracy is obtained to open the expressed and implied feature carry sentences. A method that uses neural networks for comments that contain the word carries the implication feature are recommended. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Published
- 2016