MAPREDUCE TABANLI BİR DAĞITIK KOMBİNE DUYGU ANALİZİ MODELİ VE UYGULAMASI

Özet

Bu çalışmada, büyük verilerin işlenmesi aşamasında yaşanan performans kayıplarının giderilmesi amacıyla, Hadoop ekosistemi üzerinde çalışan MapReduce tabanlı dağıtık kombine bir duygu analizi modeli tasarlanarak geliştirilmiştir. Duygu analizi konusunda yaygın olarak kullanılan sözlük tabanlı yöntemler ve makine öğrenmesi tabanlı yöntemler birleştirilerek kombine yeni bir model sunulmaktadır. Geliştirilen kombine model, hem Hadoop mimarisinde dağıtık sürüm olarak, hem de geleneksel programlama mimarisinde seri sürüm olarak programlanarak uygulanmış ve başarım sonuçları karşılaştırılarak verilmektedir. Literatüre önemli ölçüde katkı sunacağını düşündüğümüz, bu çalışma sürecinde geliştirilen ve büyük veri analizinde kullanılan Hadoop Dağıtık Dosya Sistemi (HDDS) tabanlı paralel model ile performans kayıpları önemli ölçüde giderilerek daha yüksek bir performans elde edilmiştir. Ayrıca, bu çalışma ile dünyanın birçok ülkesini ilgilendiren göç-göçmen-mülteci-sığınmacı sorununa bir perspektif tutulması hedeflenmiştir. Hedef kitle olarak Avrupa ülkelerindeki Twitter kullanıcıları seçilmiştir. Analiz sonuçları ile Twitter kullanıcılarının algılarının, ülkelere göre değişiklik gösterdiği tespit edilmiştir. Çalışma sonuçları, göçmen problemine gösterilen refleksin ve tepkilerin ülkeden ülkeye değişebilmekte olduğunu göstermiştir. Elde edilen bu sonuçların konu ile ilgilenen bilim insanlarına önemli bir veri sunacağı düşünülmektedir.