Türkçe Paylaşım Yapan Kullanıcılar İçin Sosyal Ağ Tabanlı Analiz ve Tavsiye Sistemi

Kisiler arasi bilgi paylasiminda yaygin olarak kullanilan sosyal aglar, hizla artan kullanici sayilari ile iletisimde yeni bir cigir acmistir. Kullanici sayilarindaki artisa bagli olarak sosyal aglarda uretilen icerigin devasa boyutlara ulasmasi, gerekli bilgilerin ilgili hedef kitleye ulasmasini zorlastirmaktadir. Bu noktada icerik analiz ve filtreleme sistemlerine ihtiyac dogmaktadir. Bu calismada Twitter uzerinde kullanicilarin ilgi alanlarini dinamik olarak analiz eden ve bu dogrultuda takip edilebilecek diger kullanicilari tavsiye olarak sunan bir sistem gelistirilmistir. Sistem tasariminda dogal dil isleme, buyuk veri analizi, sartli olasilik teoremi ve tabu arama yaklasimlarindan yararlanilmistir. Gelistirilen proje Twitter’i aktif olarak kullanan bir grup ile test edilmis ve alinan geri bildirimler dogrultusunda sistemin %86 basarili oldugu ortaya konmustur.