Geri Dön

Opinion mining with text operations and extracting data from user reviews for e-commerce applications

Duygu analizi ve e-ticaret sistemleri için kullanıcı hareketlerinden veri toplanması

  1. Tez No: 335467
  2. Yazar: MUHAMMED BURAK UYTUN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
  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: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Bu tezde duygu madenciliği ve doğal dil işleme kullanılarak kullanıcı girdilerinden anlamlı ve işlevsel çıkarımlar yapılması konusunda bir uygulama yapılacaktır. Konunun iyi anlaşılması için uygulama detaylarından once duygu madenciliği konusunda detaylı bilgi verilmiştir.Tezde kullanılan veriler 2010 yılında T.C. Bilim, Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı tarafından kabul edilen Teknogirişim programı bünyesinde kullanılan www.kobiform.com e-ticaret sistemi tarafından sağlanmıştır. Sisteme, kullanıcı yorumlarının yanısıra ürün odaklı anketler de kullanılarak veri girdisi sağlanmıştır.Kullanılan algoritma genel yaklaşım ile belirlenen, hazır kelime ve cümle setleri üzerinden eşleştirmeye dayanmaktadır. Uygulama .net mimarisi ile Visual Studio 2008 kullanılarak geliştirilmiştir. Veritabanı olarak ise MSSQL Server kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

This thesis tries to make an understanding of using opinion mining and sentiment analysis and applying these methods for extracting data from user feedbacks. Before the data extraction step, opinion mining is examined in detail to understand better the goals to be achieved.To extract the data, www.kobiform.com e-commerce web site is used as pilot platform. www.kobiform.com is furniture selling e-commerce web site originated in Ankara which will be mentioned in details later. Beside user reviews, multiple choice and text based surveys are given to the users while they browse thorough products for the data gathering.The algorithm used to evaluate the data which is based on the classic view of generating word sets. The application used to gather data is developed with .net framework and Visual Studio 2008 is used as IDE. Microsoft SQL Server is used as database.

Benzer Tezler

  1. Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi

    Personalized feature based summarization

    FATMA ZEHRA KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  2. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal medya gönderilerinin analiz edilmesi: ankilozan spondilit hastalığı örneği

    Analysis of social media posts with text mining techniques the case of ankylosing spondylitis disease

    ERTUĞRUL GÜMÜŞSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT

  3. Türk hukukunda makine öğrenmesine dayalı yapay zekada verinin hukuka uygun şekilde kullanılması

    Lawful use of data in machine learning-based artificial intelligence under the Turkish law

    OSMAN GAZİ GÜÇLÜTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FÜLÜRYA YUSUFOĞLU BİLGİN

  4. Sosyal medya analizine dayalı rekabetçi zekâ modelönerisi: Antalya bölgesi otel işletmeleri analizi

    The proposal of competitive intelligence model based on socialmedia analysis: Antalya region hotel business analysis

    AHMET BÜYÜKEKE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPTEKİN SÖKMEN

  5. Makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak, metin madenciliği ve duygu analizi ile müşteri deneyiminin geliştirilmesi

    Improving customer experience with text mining and sentiment analysis using machine learning algorithms

    ERSİN KARAMANLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERGÜN EROĞLU