Show simple item record

dc.contributor.advisorŞaykol, Ediz
dc.contributor.authorKaplan, Özgür
dc.date.accessioned2021-05-09T09:42:19Z
dc.date.available2021-05-09T09:42:19Z
dc.date.submitted2016
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/709553
dc.description.abstractSon yıllarda çok hızlı bir şekilde artan akıllı telefon kullanımı ve bu telefonların sağladığı konum servislerini kullanan, Foursquare gibi uygulamaların popülerleşmesi, kişilerin hareketlilik alışkanlıkları hakkında detaylı bilgiler elde edilebilmesini sağlamıştır. Bu çalışmada kişilerin Foursquare üzerindeki geçmiş konum paylaşımları kullanılarak, kişilerin ziyaret edebilecekleri mekânların tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın adli araştırmalara, işletme popülerlik ve kişilik analizi çalışmalarına katkı sağlayacağı öngörülmüştür. Çalışma kapsamında kişilerin Twitter üzerinden paylaştıkları ve Foursquare üzerinden gerçekleştirdikleri mekân paylaşımları analiz edilmiştir. Paylaşımlarda ziyaret edildiği belirtilen mekânların kategorilere Foursquare üzerinden alınmıştır. Toplanan mekân verileri, karar ağacı ve gradyan iyileştirmeleri karar ağacı öğrenme teknikleri kullanılarak analiz edilmiş ve ziyaret edilen mekânların kategorileri tahmin edilerek elde edilen bulgular incelenmiştir.
dc.description.abstractThe increasing popularity of smartphones over the last few years and the popularity of applications such as FourSquare, which use location services provided by these phones, have enabled us to obtain detailed information about people's mobility habits. In this study, it was aimed to estimate locations where people could visit using past location shares on FourSquare. It is envisaged that the study will contribute to the study of criminal investigations, enterprise popularity and personality analysis. Within the scope of the study, people's tweets about their FourSquare check-ins were analyzed. The categories of places that were visited on the Shares were taken from Foursquare. The collected spatial data were analyzed using decision tree and gradient boosted trees learner techniques and the findings obtained by estimating the categories of visited places were examined.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleKişilerin konum paylaşımlarını kullanarak gelecekteki konum bilgilerinin tahmini
dc.title.alternativeForecasting people's future location information using data mining methods
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
dc.identifier.yokid10067178
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBEYKENT ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid450860
dc.description.pages53
dc.publisher.disciplineBilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess