Due to the fact that social networks are becoming more and more popular, many users are continuously active social networking users. Active users are constantly sharing what they see and think. Social network users follow the people they are interested in, comment on their messages and forward them to other people. In this way, there is a huge amount of data generated by users on social networks. Besides; in addition to textual sharing, image and video sharing are also available through mobile phones with a camera. In this study, text and image-based semantic inference methods in social networks were investigated. The advantages of different semantic inference methods are emphasized. Finally, information was given on what can be done in this area in the future.
Sosyal ağların gün geçtikçe daha popüler hale gelmesi sebebiyle, çok sayıda kullanıcı sürekli olarak aktif sosyal ağ kullanıcısı durumundadır. Aktif kullanıcılar sürekli olarak gördüklerini ve düşündüklerini paylaşmaktadır. Sosyal ağ kullanıcıları ilgilendikleri kişileri takip etmekte, mesajlarına yorum yapmakta ve diğer kişilere iletmektedir. Bu şekilde, sosyal ağlarda kullanıcılar tarafından üretilen çok büyük miktarda veri bulunmaktadır. Bunun yanında; kameralı cep telefonları sayesinde metinsel paylaşımlar yanında görüntü ve video paylaşımları da yapılmaktadır. Bu çalışmada, sosyal ağlarda metin ve görüntü tabanlı anlamsal çıkarım yöntemleri incelenmiştir. Farklı anlamsal çıkarım yöntemlerinin, kullanıldığı alanlara göre avantajları vurgulanmıştır. Son olarak da, bu alanda gelecekte ne gibi çalışmalar yapılabileceğine dair bilgiler verilmiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Bilgisayar Yazılımı |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2020 |
Kabul Tarihi | 4 Kasım 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 |