Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightGeliştirilen yazılım Twitter'ı aktif olarak kullanan bir grup ile test edilmiş ve alınan geri bildirimler doğrultusunda sistemin %86 başarılı olduğu ortaya konmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Kişiler arası bilgi paylaşımında yaygın olarak kullanılan sosyal ağlar, hızla artan kullanıcı sayıları ile iletişimde yeni bir çığır açmıştır. Kullanıcı sayılarındaki artışa bağlı olarak sosyal ağlarda üretilen içeriğin devasa boyutlara ulaşması, gerekli bilgilerin ilgili hedef kitleye ulaşmasını zorlaştırmaktadır. Bu noktada içerik analiz ve filtreleme sistemlerine ihtiyaç doğmaktadır. Bu çalışmada Twitter üzerinde kullanıcıların ilgi alanlarını dinamik olarak analiz eden ve bu doğrultuda takip edilebilecek diğer kullanıcıları tavsiye olarak sunan bir sistem geliştirilmiştir. Sistem tasarımında doğal dil işleme, büyük veri analizi, şartlı olasılık teoremi ve tabu arama yaklaşımlarından yararlanılmıştır. Geliştirilen yazılım Twitter'ı aktif olarak kullanan bir grup ile test edilmiş ve alınan geri bildirimler doğrultusunda sistemin %86 başarılı olduğu ortaya konmuştur.
Abstract
Social networks which are widely used for interpersonal information sharing has opened a new era in communication with rapidly increasing number of users. Depending on the increase in the number of users the generated content has reached huge dimensions, so it is difficult the required information to reach its target audience. At this point a need arises for content analyse and filtering systems. In this study a system has been developed which analyses users' interests dynamically on Twitter and in this direction advices appropriate users that can be followed. In system design natural language processing, big data analysis, conditional probability theorem and tabu search approach were used. The developed software was tested with a group that uses Twitter actively and according to received feedbacks it has been shown the system is %86 successful.