Text classification in Turkish marketing domain and context-sensitive ad distribution
Türkçe pazarlama alanında tekst sınıflandırması ve içerik duyarlı reklam dağıtımı
- Tez No: 238703
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Günümüzde internet reklamcılığı hızla artan bir popülerliğe sahiptir. İnternet reklamları büyük kitlelere ulaşabiliyor. Reklamların hedef kitleleri yanısıra internet reklamcılığı ile yakından ilgili diğer bir grup da internet yayıncılarıdır. Otomatik internet reklamcılığı sistemlerinin gelişmesi ve bu sistemlerin içeriğe göre reklamları sitelere dağıtabilmeleri ile yayıncılar kolayca sitelerinde reklamlar sunabilir hale geldiler. İnternet yayıncıları reklam ağlarına katılıp reklamların kendi sitelerinde de yayınlanmasını sağlayarak gelir elde edebiliyor. Bu noktada otomatik çalışan reklam sistemlerinin içerik belirlemede sahip oldukları doğruluk yüzdesi çok önemli bir hal almıştır.Bu tez çalışmasında Türkçe İnternet sitesi içeriklerini anlamsal sınıflandırmak için bir method ve İnternet sayfalarına içerikle ilgili reklam dağıtmak için bir sistem oluşturuyoruz. Sınıflandırma methodu anlamsal ve istatistiksel teknikler kullanmaktadır. Öğrenmeye dayalı bir sınıflandırma yöntemi önermekteyiz. Sınıflandırma kurallarının öğrenilmesi için işlenmiş bir örnek veri kümesi gerekli. Bu sebeple Türkçe bir pazarlama verisi oluşturduk ve bunu sınıflandırma yöntemlerimizde kullandık. Farklı özellik uzayları ve destek vektör makinesi ayarları kullanarak başarılı sınıflandırma metotları oluşturduk. Aldığımız sonuçlar oluşturduğumuz bu metotlar arasında iyi bir karşılaştırma olanağı sağladı.
Özet (Çeviri)
Online advertising has a continuously increasing popularity. Target audience of this new advertising method is huge. Additionally, there is another rapidly growing and crowded group related to internet advertising that consists of web publishers. Contextual advertising systems make it easier for publishers to present online ads on their web sites, since these online marketing systems automatically divert ads to web sites with related contents. Web publishers join ad networks and gain revenue by enabling ads to be displayed on their sites. Therefore, the accuracy of automated ad systems in determining ad-context relevance is crucial.In this thesis we construct a method for semantic classification of web site contexts in Turkish language and develop an ad serving system to display context related ads on web documents. The classification method uses both semantic and statistical techniques. The method is supervised, and therefore, needs processed sample data for learning classification rules. Therefore, we generate a Turkish marketing dataset and use it in our classification approaches. We form successful classification methods using different feature spaces and support vector machine configurations. Our results present a good comparison between these methods.
Benzer Tezler
- On praxis and poiesis duality in digital virtual object representation: A thesis on consumer categories and objectness
Dijital ve sanal nesnelerin temsilinde praxis ve poiesis ikiliği hakkında: Tüketici kategorileri ve nesnelliğe dair bir tez
OGEDAY CELEP
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeThe University of ReadingPazarlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MICHAEL MOLESWORTH
- Derin öğrenme ve büyük veri yaklaşımları ile metin analizi
Text analysis with deep learning and big data approaches
BETÜL AY KARAKUŞ
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Sosyal medya ve arama motorları trend karşılaştırması
A comparison of trends on social media and search engines
SEDAT ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Doğal dil işleme teknikleri ile duygu analizi : Mobil uygulama yorumları için bir vaka çalışması
Sentiment analysis with natural language processing techniques: A case study for mobile application comments
SEMA UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
- Discovering market insights from online product reviews through sentiment analysis
Çevrimiçi müşteri yorumları ile duygu analizi ve pazar payı için bir içgörü aracı
MUHAMMET ALİ KADIOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERKAN IŞIKLI