Sosyal medya uygulamaları günlük hayatımızda önemli bir yere sahiptir. Sosyal Medya blog sayfaları, ticari alanlar, sosyal ağlar, haberleşme kanalları birçok alanda hizmet vermektedir. Bu alanda sosyal medya çeşitli kurumsal sayfalar ve kullanıcı paylaşımları olmak üzere önemli bir şekilde veri kaynağı oluşturulmaktadır. Bu kaynak bize sosyal medya alanı üzerinde ticari anlamda birçok alanda analizler ve tahminler yapma imkânı sunmaktadır. Bu veri kaynakları, sosyal medya üzerinden paylaşılan bilgilerden zamana bağlı çıkarımlar yapılması konusunda veri analizi önemli bir çalışma alanıdır. Bu çalışmada, Twitter üzerinde belirlemiş olduğumuz beş üniversiteye ait Twitter verilerine göre tahmin analizi yapılacaktır. Bu verileri analiz ederken tahmin problemini çözmek ve iyi bir sonuç alabilmemiz için model olarak LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağı ve Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN) modeli, tahmin problemini çözmek için ise RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) kullanılacaktır. Yapılan çalışma sonucunda belirlemiş olduğu üniversitelerin geriye dönük zaman bazında verilerine göre %67 eğitim %33 oranında test verileri üzerinde tahmin yapılmıştır. Tahmin sonuçları; İstanbul Aydın Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, İstanbul Teknik Üniversitesi, Yıldız Teknik Üniversitesi, Marmara Üniversitesi sırayla eğitim değerleri 145.04, 133.63, 75.52, 139.33, 121.42 ve test değerleri sırayla 289.86, 311.72, 410.67, 217.84, 222.03 RMSE sonuçları elde edilmiştir. Derin öğrenme metotlarından LSTM modeli ile yapılan çalışmada, tahmin uygulamalarında başarılı ve etkili sonuçlar elde edileceği gösterilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Uzun-Kısa Süreli Bellek, Sosyal Medya Tahmin Analizi, Tekrarlayan Sinir Ağı, Zaman Serileri
|
