عنوان الإطروحه |
Identifying Community Behavior by Analyzing Social Media Data
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2020-06-30 |
اسم الطالب |
رؤى احمد خالد الرواد
|
المشرف |
اكرم عارف نايف مصطفى حمارشة |
|
المشرف المشارك |
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| نجاح مثقال علي الشنابله |
| زياد عبدالكريم عبدالرزاق القاضي |
|
الكلية |
كلية الامير الحسين بن عبدالله لتكنولوجيا المعلومات |
القسم |
علم الحاسوب |
الملخص بالعربية |
تقدم بيانات وسائل التواصل الاجتماعي رؤيه واضحه حول كيفية تأثير المحتوى الذي ينشئه المستخدم بشكل كبير على تغيير سلوك الأشخاص ، خاصة في المجتمعات التي تستخدم الوسائط الاجتماعية بشكل مكثف للتواصل مع الأصدقاء والعائلة والمجتمع ككل , كما تسهّل عملية مشاركة المعلومات عبر منصات الوسائط الاجتماعية العثور على كميات كبيرة من البيانات وتحليلها باستخدام التقنيات الإحصائية والنوعية لإثبات تأثير هذه المعلومات على كيفية التحقيق بسهولة في سلوك (اهتمامات المستخدمين).
يتناول هذا البحث اكتشاف الطرق التي يمكن من خلالها تحديد سلوك المجتمع عن طريق تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي حيث تم جمع بيانات الوسائط الاجتماعية الخاصة بالمجتمع العربي وتحليلها من حسابات توتير.
وفي هذا البحث، تم جمع بيانات توتير، و تم اقتراح منهجية محسنة لتحليل البيانات التي تم جمعها، تنقسم المنهجية المقترحة إلى قسمين رئيسيين ؛ يعرض الجزء الأول خطوات المعالجة المسبقة للبيانات ، حيث تم استخدام ميزة (Recursive Feature) لتحديد سلوك كل مجموعة من الأفراد. و من ثم تنفيذ الخطوة الأخيرة ، وفي هذه الخطوة تم اختبار المنهجية المقترحة ومقارنتها مع منهجية العامة التي وجدت في الدراسات السابقة لتحليل التغريدات وأظهرت نتائج اختبار المنهجية المقترحة تحسنا ملحوظا في وقت التنفيذ بنسبة 17.538 بالثانية وتحسين استخدام الذاكرة بنسبة 2300 ميغا بايت . مقارنة بالمنهجية الأصلية. يمكن لهذا التحسين أن يعزز استخدام استخراج البيانات لتحليل بيانات( (Twitter.
ويمكن أن تهدف الأبحاث المستقبلية أيضًا إلى إنشاء مسارات مختلفة لتحليل بيانات( (Twitter الآلي للتأثير على السلوك البشري.
|
الملخص بالانجليزي |
Social media data offers a good insight into how user-generated content can have a significant effect on altering the behavior of people, especially in societies that have an intensive use of social media to communicate with friends, family and the whole society. The process of sharing information across social media platforms makes it easy for large amounts of data to be found and analyzed using both statistical and qualitative techniques to establish the impact of such information on how the behavior (interests of users) can be investigated easily.
In this research, social media data have been collected from Twitter. An enhanced methodology has been proposed to analyze the collected Arabic tweets. The proposed methodology is divided into two main parts: the first part presents the preprocessing steps of the data where recursive feature elimination has been used to identify the behavior of each group of individuals. Then in the final step, the proposed methodology was tested and compared against a general tweets analysis methodology that found in the literature. The results of the proposed methodology showed an enhancement in the execution time with 39.119 Seconds and memory usage enhancement with 2300MB Compared to the original methodology.
This enhancement can improve the usage of data mining to analyze twitter data. Future research can aim on creating different paths for automated twitter data analysis to impact human behavior
|
رقم ISN |
6638 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|