Bulut bilişim alanında yapılan çalışmaların latent dirichlet allocation (LDA) modeli ile analizi

Bulut bilişim (BB), iş dünyası, akademik araştırmalar ve bireysel kullanım alanlarında kritik bir öneme sahiptir. Bu tez çalışmasında, BB literatüründe öne çıkan temaların belirlenmesi ve alanın zamansal eğilimlerinin analiz edilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, Scopus veri tabanında 2014–2024 yılları arasında yayımlanan 18.689 makaleden oluşan kapsamlı bir veri seti kullanılmıştır. Araştırmanın metodolojisi, öncelikle veri toplama ve ön işleme süreçlerini içermekte, ardından metin madenciliği ve konu modelleme aşamalarını kapsamaktadır. Latent Dirichlet Allocation (LDA) algoritması kullanılarak gerçekleştirilen analizlerde, bulut bilişim literatüründeki tematik yapılar, kavramsal kümelenmeler ve eğilim değişimleri detaylı biçimde ortaya konmuştur. Çalışmanın bulguları, BB alanındaki baskın temaların (örneğin, yeni teknolojiler, dağıtık uygulamalar) yanı sıra henüz gelişmekte olan stratejik araştırma alanlarını (örneğin, sağlık sistemleri, blockchain çözümleri) da tespit etmeye olanak sağlamıştır. Ayrıca yıllara göre değişen tematik yoğunluklar analiz edilerek, BB'nin hangi yönlerde evrildiği ortaya çıkarılmıştır. Bu tez çalışmasının, BB alanında içerik temelli bir kavramsal haritalama sunarak, mevcut literatürdeki boşlukların tespitine ve gelecekteki akademik çalışmalara yön verme potansiyeline katkı sağladığı düşünülmektedir.

Cloud computing plays a critical role across business sectors, academic research, and personal applications. This thesis aims to identify prominent themes in the cloud computing literature and to analyze temporal trends within the field. For this purpose, a comprehensive dataset comprising 18,689 articles published between 2014 and 2024 was retrieved from the Scopus database. The methodology of the study encompasses data collection, preprocessing, and subsequently, text mining and topic modeling processes. Analyses were conducted using the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm to uncover thematic structures, conceptual clusters, and the evolution of research trends in cloud computing. The findings reveal dominant research themes such as emerging technologies and distributed applications, alongside the identification of strategic and developing areas like healthcare systems and blockchain-based solutions. Additionally, the analysis of thematic intensities across years illustrates the evolving directions of cloud computing research. By offering a content-driven conceptual mapping of the field, this thesis contributes to identifying current research gaps and provides strategic guidance for future academic studies in cloud computing.