Systematic Literature Review of Detecting Topics and Communities in Social Networks

Authors : Ömer Ayberk ŞENCAN, İsmail ATACAK, İbrahim DOGRU

Pages : 317-329

Doi:10.17671/gazibtd.1061332

View : 13 | Download : 10

Publication Date : 2022-07-31

Article Type : Review Paper

Abstract :Günümüzde internetin hızlı bir şekilde gelişmesi ve kolay bir şekilde ulaşılır olması; Facebook, Instagram, Twitter ve LinkedIN gibi yaygın kullanılan sosyal iletişim platformlarını büyük veri yığınlarının olduğu ortamlara dönüştürmüştür. Bu durum hem aranan bilgiye kolay bir şekilde ulaşılabilmesi için konu tespiti uygulamalarının, hem de konuyla ilgili paylaşım yapan benzer eğilim ve düşünceye sahip topluluklara toplu hizmet verebilmek için topluluk tespit uygulamalarının bu platformlarda kullanımını zorunlu hale getirmiştir. Bu yüzden araştırmacıların sosyal iletişim ağlarında konu tespiti ve topluluk tespiti alanları üzerine araştırmalar yapması ve problemin çözümü ile ilgili yöntem ve teknikler geliştirmesi bu ortamların etkin kullanımı açısından hayati bir önem arz eder. Bu çalışmada, bu alanlara kapsamlı bir bakış sağlamak için sosyal medya platformlarında konu ve topluluk analizi yapan çalışmalar üzerine sistematik ve derinlemesine bir literatür incelemesi sunulmaktadır. İncelemesi yapılacak çalışmaların çoğu uygulamada başarılı sonuçlar ürettiği bilinen makine öğrenmesi temelli modeller kullanan makalelerden seçilmiştir. Bu çalışmaların incelenmesi neticesinde; topluluk tespiti alanında elde ettiği performans değerleri ile Louvain metodunun öne çıktığı görülürken, performans açısından konu analizi alanında tek bir modelin önerilemeyeceği ve uygun modelin ancak verilen sorunun tüm özellikleri göz önünde bulundurularak, probleme özgü şekilde seçilmesi ya da oluşturulması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Keywords : sosyal ağ, topluluk tespiti, konu tespiti, twitter, doğal dil işleme, makine öğrenmesi