Araştırma Makalesi

YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi

Cilt: 12 Sayı: 4 15 Ekim 2023
PDF İndir
TR EN

YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi

Öz

YouTube kolay kullanılan arayüzü ve büyük miktarda kullanıcı sayısı ile video paylaşım sosyal medya platformları arasından birinci video paylaşım platformudur. YouTube video veri kümelerinin büyük veri doğasından dolayı bu veri kümelerinin analizi ve bilgi çıkarımı, araştırmacılar ve kurum yöneticilerine YouTube kullanıcılarının sosyal eğilimleri hakkında fikir vermektedir. Ancak, YouTube büyük verilerinin analizi, görüntü ve ses işleme uygulamalarının zorluğu, semantik analiz metotlarını düzensiz YouTube içeriklerine uygulamanın zorluğu ve YouTube video veri kümelerinin büyük veri özelliği nedeniyle zordur. Literatürdeki çalışmalar video tavsiye sistemleri, YouTube yorumlarından semantik analizler ve trend video analizleri üzerine odaklanmaktadır. Bu çalışmada, üç ülkeye ait YouTube trend video büyük verisi (Amerika Birleşik Devletleri, Kanada ve İngiltere) kullanılarak ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi için yeni bir metot ve algoritma önerilmiştir. Keşfedilen ülkeler arası kalıcı etiketler, bazı YouTube video etiketlerinin küresel olarak kullanıldığı, ancak bazı etiketlerin ise yalnız bir ülkede kullanıldığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi Koordinatörlüğü

Proje Numarası

MMT2023/1-BAGEP

Teşekkür

Bu araştırma Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi Koordinatörlüğü’nce desteklenmiştir. Proje No: MMT2023/1-BAGEP

Kaynakça

  1. Oberlo, Oberlo YouTube statistics. https://www.oberlo.com/blog/youtube-statistics , Accessed 2023.
  2. R. Novendri, A. S. Callista, D. N. Pratama, and C. E Puspita, Sentiment analysis of YouTube movie trailer comments using Naïve Bayes. Bulletin of Computer Science and Electrical Engineering, 1, 1, 26–32, 2020. https://doi.org/10.25008/bcsee.v1i1.5
  3. M. Alkaff, A. R. Baskara and Y. H. Wicaksono, Sentiment analysis of Indonesian movie trailer on YouTube using Delta TF-IDF and SVM. 2020 5th International Conference on Informatics and Computing, pp. 1–5, Gorontalo, Indonesia,2020. https://doi.org/10.1109/ICIC50835.2020.9288579
  4. S. Singh and G. Sikka, YouTube sentiment analysis on US elections 2020. ICSCCC 2021 -International Conference on Secure Cyber Computing and Communications, pp. 250–254, Jalandhar, India, 2021. https://doi.org/10.1109/ICSCCC51823.2021.9478128
  5. M. Yan, J. Sang and C. Xu, Unified YouTube video recommendation via cross-network collaboration. ICMR 2015- Proceedings of the 2015 ACM International Conference on Multimedia Retrieval, pp. 19–26, Shanghai, China, 2015. https://doi.org/10.1145/2671188.2749344
  6. P. Covington, J. Adams and E. Sargin, Deep neural networks for YouTube recommendations. Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems, pp. 191–198, Boston, Massachusetts, USA, 2016. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1145/2959100.2959190
  7. R. Zhou, D. Xia, J. Wan and S. Zhang, An intelligent video tag recommendation method for improving video popularity in mobile computing environment. IEEE Access, 8, 6954–6967, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2961392
  8. Q. Liu, R. Xie, L. Chen, S. Liu, K. Tu, P. Cui, B. Zhang and L. Lin, Graph neural network for tag ranking in Tag-enhanced video recommendation. International Conference on Information and Knowledge Management, Proceedings, 1, pp. 2613–2620, Ireland, 2020. https://doi.org/10.1145/3340531.3416021

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Büyük Veri, Veri Mühendisliği ve Veri Bilimi

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

10 Ekim 2023

Yayımlanma Tarihi

15 Ekim 2023

Gönderilme Tarihi

20 Temmuz 2023

Kabul Tarihi

27 Eylül 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 12 Sayı: 4

Kaynak Göster

APA
Dokuz, Y. (2023). YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 12(4), 1538-1544. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1330386
AMA
1.Dokuz Y. YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 2023;12(4):1538-1544. doi:10.28948/ngumuh.1330386
Chicago
Dokuz, Yeşim. 2023. “YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 12 (4): 1538-44. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1330386.
EndNote
Dokuz Y (01 Ekim 2023) YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 12 4 1538–1544.
IEEE
[1]Y. Dokuz, “YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi”, NÖHÜ Müh. Bilim. Derg., c. 12, sy 4, ss. 1538–1544, Eki. 2023, doi: 10.28948/ngumuh.1330386.
ISNAD
Dokuz, Yeşim. “YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 12/4 (01 Ekim 2023): 1538-1544. https://doi.org/10.28948/ngumuh.1330386.
JAMA
1.Dokuz Y. YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 2023;12:1538–1544.
MLA
Dokuz, Yeşim. “YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi”. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 12, sy 4, Ekim 2023, ss. 1538-44, doi:10.28948/ngumuh.1330386.
Vancouver
1.Yeşim Dokuz. YouTube trend büyük veri kümelerinden ülkeler arası kalıcı etiketlerin keşfi. NÖHÜ Müh. Bilim. Derg. 01 Ekim 2023;12(4):1538-44. doi:10.28948/ngumuh.1330386