Thesis (MSc)--Stellenbosch University, 2013. / ENGLISH ABSTRACT: The amount of information that users of social networks consume on a daily
basis is steadily increasing. The resulting information overload is usually
associated with a loss of control over the management of information sources,
leaving users feeling overwhelmed.
To address this problem, social networks have introduced tools with which
users can organise the people in their networks. However, these tools do not
integrate any automated processing. Twitter has lists that can be used to
organise people in the network into topic-based groups. This feature is a
powerful organisation tool that has two main obstacles to widespread user
adoption: the initial setup time and continual curation.
In this thesis, we investigate the problem of constructing topic-based Twitter
lists. We identify two subproblems, an unsupervised and supervised task,
that need to be considered when tackling this problem. These subproblems
correspond to a clustering and classification approach that we evaluate on
Twitter data sets.
The clustering approach is evaluated using multiple representation techniques,
similarity measures and clustering algorithms. We show that it is possible to incorporate a Twitter user’s social graph data into the clustering approach
to find topic-based clusters. The classification approach is implemented,
from a statistical relational learning perspective, with kLog. We show that
kLog can use a user’s tweet content and social graph data to perform accurate
topic-based classification. We conclude that it is feasible to construct useful
topic-based Twitter lists with either approach. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die stroom van inligting wat sosiale-netwerk gebruikers op ’n daaglikse basis
verwerk, is aan die groei. Vir baie gebruikers, skep hierdie oordosis inligting ’n
gevoel dat hulle beheer oor hul inligtingsbronne verloor.
As ’n oplossing, het sosiale-netwerke meganismes geïmplementeer waarmee
gebruikers die inligting in hul netwerk kan bestuur. Hierdie meganismes is
nie selfwerkend nie, maar kort toevoer van die gebruiker. Twitter het lyste
geïmplementeer waarmee gebruikers ander mense in hul sosiale-netwerk kan
groepeer. Lyste is ’n kragtige organiserings meganisme, maar tog vind grootskaal
gebruik daarvan nie plaas nie. Gebruikers voel dat die opstelling te veel
tyd in beslag neem en die onderhoud daarvan te veel moeite is.
Hierdie tesis ondersoek die probleem om onderwerp-gerigte Twitter lyste te
skep. Ons identisifeer twee subprobleme wat aangepak word deur ’n nie-toesig
en ’n toesighoudende metode. Hierdie twee metodes hou verband met trosvorming
en klassifikasie onderskeidelik. Ons evalueer beide die trosvorming en
klassifikasie op twee Twitter datastelle. Die trosvorming metode word geëvalueer
deur te kyk na verskillende voorstellingstegnieke, eendersheid maatstawwe
en trosvorming algoritmes. Ons wys dat dit moontlik is om ’n gebruiker se Twitter netwerkdata in te
sluit om onderwerp-gerigte groeperinge te vind. Die klassifikasie benadering
word geïmplementeer met kLog, vanuit ’n statistiese relasionele leertoerie
perspektief. Ons wys dat akkurate onderwerp-gerigte klassifikasie resultate
verkry kan word met behulp van gebruikers se tweet-inhoud en sosiale-netwerk
data. In beide gevalle wys ons dat dit moontlik is om onderwerp-gerigte Twitter
lyste, met goeie resultate, te bou.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:netd.ac.za/oai:union.ndltd.org:sun/oai:scholar.sun.ac.za:10019.1/80054 |
| Date | 03 1900 |
| Creators | De Villiers, Francois |
| Contributors | Hoffmann, M. R., Kroon, R. S., Stellenbosch University. Faculty of Science. Dept. of Mathematical Sciences. Computer Science. |
| Publisher | Stellenbosch : Stellenbosch University |
| Source Sets | South African National ETD Portal |
| Language | en_ZA |
| Detected Language | English |
| Type | Thesis |
| Format | 98 p. : ill. |
| Rights | Stellenbosch University |
Page generated in 0.0025 seconds