Sosyal medya uygulamalarý günlük hayatýmýzda önemli bir yere sahiptir. Sosyal Medya blog sayfalarý, ticari alanlar, sosyal aðlar, haberleþme kanallarý birçok alanda hizmet vermektedir. Bu alanda sosyal medya çeþitli kurumsal sayfalar ve kullanýcý paylaþýmlarý olmak üzere önemli bir þekilde veri kaynaðý oluþturulmaktadýr. Bu kaynak bize sosyal medya alaný üzerinde ticari anlamda birçok alanda analizler ve tahminler yapma imkâný sunmaktadýr. Bu veri kaynaklarý, sosyal medya üzerinden paylaþýlan bilgilerden zamana baðlý çýkarýmlar yapýlmasý konusunda veri analizi önemli bir çalýþma alanýdýr. Bu çalýþmada, Twitter üzerinde belirlemiþ olduðumuz beþ üniversiteye ait Twitter verilerine göre tahmin analizi yapýlacaktýr. Bu verileri analiz ederken tahmin problemini çözmek ve iyi bir sonuç alabilmemiz için model olarak LSTM (Uzun Kýsa Süreli Bellek) aðý ve Tekrarlayan Sinir Aðý (RNN) modeli, tahmin problemini çözmek için ise RMSE (Kök Ortalama Kare Hatasý) kullanýlacaktýr. Yapýlan çalýþma sonucunda belirlemiþ olduðu üniversitelerin geriye dönük zaman bazýnda verilerine göre %67 eðitim %33 oranýnda test verileri üzerinde tahmin yapýlmýþtýr. Tahmin sonuçlarý; Ýstanbul Aydýn Üniversitesi, Ýstanbul Üniversitesi, Ýstanbul Teknik Üniversitesi, Yýldýz Teknik Üniversitesi, Marmara Üniversitesi sýrayla eðitim deðerleri 145.04, 133.63, 75.52, 139.33, 121.42 ve test deðerleri sýrayla 289.86, 311.72, 410.67, 217.84, 222.03 RMSE sonuçlarý elde edilmiþtir. Derin öðrenme metotlarýndan LSTM modeli ile yapýlan çalýþmada, tahmin uygulamalarýnda baþarýlý ve etkili sonuçlar elde edileceði gösterilmiþtir.
Anahtar Kelimeler: Uzun-Kýsa Süreli Bellek, Sosyal Medya Tahmin Analizi, Tekrarlayan Sinir Aðý, Zaman Serileri
|
