Geri Dön

Text classification in Turkish marketing domain and context-sensitive ad distribution

Türkçe pazarlama alanında tekst sınıflandırması ve içerik duyarlı reklam dağıtımı

  1. Tez No: 238703
  2. Yazar: MELİH ENGİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA CAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2024

    İşletmeThe University of Reading

    Pazarlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MICHAEL MOLESWORTH

  2. Derin öğrenme ve büyük veri yaklaşımları ile metin analizi

    Text analysis with deep learning and big data approaches

    BETÜL AY KARAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GALİP AYDIN

  3. Sosyal medya ve arama motorları trend karşılaştırması

    A comparison of trends on social media and search engines

    SEDAT ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  4. Text classification and prediction of purchase product categories on shopping receipts

    Alışveriş fişlerinde metin sınıflandırması ve satın alınan ürün kategorilerinin tahmini

    GÖRKEM YARKIN ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA NECATİ ARAS

  5. E-commerce product categorization through text classification

    Metin siniflandirmasi yoluyla e-ticaret ürünlerinin kategorizasyonu

    TUĞÇE KARAGÖL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. MERVE AYYÜCE KIZRAK