Application of Grid Search Parameter Optimized Bayesian Logistic Regression Algorithm to Detect Cyberbullying in Turkish Microblog Data

Authors : Akın ÖZÇİFT, Deniz KILINÇ, Fatma BOZYİĞİT

Pages : 355-361

Doi:10.21541/apjes.496018

View : 10 | Download : 6

Publication Date : 2019-09-28

Article Type : Research Paper

Abstract :İnternet kullanıcıları ve sosyal medya platformları arasında büyük bir etkileşim vardır. Bu etkileşimin sonucu olarak ortaya çıkan devasa boyutlardaki kullanıcı verileri birçok yönden incelenmeye değerdir. Kullanıcı verilerini baz alarak ortaya çıkan araştırma alanlarından birisi de önemli güvenlik problemlerinden biri olan siber zorbalıktır. Bu sorun, siber suçların kaynağı olarak kabul edildiğinden, mikro-blog metinleri üzerinden siber zorbalık saldırılarını/kaynaklarını tespit etmeyi hedefleyen bir sistemin tasarımı önemli bir konudur. Bu alandaki akademik çalışmaların birçoğu İngilizce dilinde yazılmış metinleri ele almaktadır. Bu çalışmanın özgünlüğü Türkçe metinlerde yer alan sanal zorbalık öğelerini en doğru şekilde tespit edebiliyor olmasıdır. Bu amaçla, Twitter’dan toplanan kullanıcı twitleri üzerinde parametreleri Grid Arama Algoritması ile belirlenen, Bayes Lojistik Regresyon denetimli öğrenme algoritması kullanılmıştır. Metin verilerinin makine öğrenmesi algoritmaları için yüksek boyutlu bir eğitim alanı oluşturması sebebi ile Ki-Kare özellik seçim stratejisi kullanılarak en belirleyici özelliklere karar verilmiştir. Sonuç olarak, çalışmamız özellik sayısının minimum hale getirilmiş versiyonu ile, 0.925\`lik bir F-ölçüm değeri üretmiştir. Önerilen yöntemimizin sonuçları literatürde sıkça kullanılan makine öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılmış ve ilgili bölümlerde sonuçları paylaşılmıştır.
Keywords : Sanal Zorbalık, Lojistik Bayes Regresyonu, Tükçe, Makine Öğrenmesi, Doğal Dil İşleme