تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
التصنيف التلقائي للمواضيع المتداوله في حسابات الجامعات السعودية في تويتر
AUTOMATIC CLASSIFICATION OF TOPICS POSTED AT SAUDI UNIVERSITIES IN TWITTER
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : وسائل التواصل الاجتماعي هي المكان الرئيسي للتفاعل الاجتماعي اليوم. أحد هذه الوسائط هو Twitter الذي أصبحت خصائصه واستخداماته محورًا لمختلف المجالات مثل الرعاية الصحية والاتصالات والتعليم. بما أن التعليم هو المجال الرئيسي لتنمية المجتمعات، فقد اهتمت المؤسسات التعليمية بقياس تفاعلها مع طلابها على تويتر لتحسين أداء الخدمات التعليمية من خلال تصنيف التغريدات. يعد تصنيف التغريدات عبر خوارزميات التعلم الآلي وسيلة قابلة للتطبيق لتقييم فعالية حملات وسائل التواصل الاجتماعي والاتصالات. تهدف الدراسة الحالية إلى فحص مجال التنقيب على مواقع التواصل الاجتماعي من خلال تصنيف التغريدات باللغة العربية لمختلف قطاعات جامعة الملك عبد العزيز، وهي مؤسسة تعليمية في المملكة العربية السعودية، من خلال بناء إطار لتصنيف التغريدات إلى فئات محددة مثل القبول. والامتحانات والمكتبات. يفحص هذا الإطار قوة السمات النمطية باستخدام ثلاث مصنفات مختلفة للمدونات الصغيرة العربية. السمات النمطية المطبقة على النص في هذا الإطار هي الشخصية والمعجمية والنحوية. تم استخراج هذه الميزات باستخدام أداة MADAMIRA واستخدمت لبناء نموذج تصنيف قائم على الميزات. في هذا النموذج، يتم دمج الميزات مع مجموعة أحجام مختلفة من البيانات باستخدام ثلاث تقنيات تصنيف وهي support vector machine (SVM)، k-nearest neighbour و random forests. تم استخدام تقنية K-folds لتقييم النماذج، وتم إجراء مقاييس الدقة والدقة والتذكر والقياس f فيما يتعلق بكل نموذج تعلم آلي. قارنت الدراسة النماذج الثلاثة للتأكد من النماذج التي تقدم أفضل أداء من حيث الدقة. تظهر النتائج أن SVM هو المصنف الأفضل أداءً. بينما أثبتت الغابة العشوائية أيضًا أنها مصنِّف قوي، إلا أنها لم تحقق أداءً جيدًا مثل SVM. 
المشرف : د۔ نايف راضي الجهني 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1442 هـ
2020 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Saturday, February 6, 2021 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
ولاء صالح الحبشيAlhebshi, Walaa Salehباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 46890.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث