Analysing Content Ratings of Google Apps with Ensemble Learning

Authors : Ercan ATAGÜN, Tunahan TİMUÇİN, Serdar BİROĞUL

Pages : 1038-1050

Doi:10.31202/ecjse.1059822

View : 17 | Download : 14

Publication Date : 2022-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Android Market ismiyle piyasaya çıktıktan sonra Google Play ismiyle ününü tüm dünyaya duyuran, Google’ın Android kullanıcıları için geliştirdiği bir paket yöneticisi olan uygulama marketi, içerisinde birçok alana ve yaş aralığına hitap eden uygulamalar bulundurmaktadır. Uygulamaların yayıldığı geniş çerçeve ve “büyük veri” olarak adlandırılma seviyesine ulaşmış olan veri akışı, araştırmacıların dikkatini de çekmeye başlamıştır. Uygulama sayısındaki aşırı artış ebeveynlerin içerikler konusunda takibini zorlaştırmaktadır. Google Play üzerindeki uygulamaların içerik kontrolünün insert ignore into journalissuearticles values(content rating); sağlanabilmesi için makine öğrenmesi yöntemleri ile sınıflandırılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada Google Play üzerindeki 10757 uygulamanın Category, Rating, Reviews, Size, Installs, Type, Genres, Last Updated, Current Version, Android Version özellikleri, Ensemble Learning yöntemleri insert ignore into journalissuearticles values(Adaboost, Bagging, Random Forest, Stacking);, K-Nearest Neighbors, Logistic Regression ve Yapay Sinir Ağı algoritmaları ile analiz edilerek content rating sınıflandırılması yapılmıştır.
Keywords : topluluk öğrenme, sınıflandırma, içerik derecelendirme, google uygulamaları