Geri Dön

Sosyal medya mesajlarında müşteri memnuniyetinin fuzzy sentiment analizi ile ölçülmesi

Measuring the customer satisfaction via fuzzy sentiment analysis on social media messages

PDF İndir

  1. Tez No: 423397
  2. Yazar: ELYASE İSKENDER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 135

Özet

Bu tez çerçevesinde, Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machine) (SVM), Multimomial Naif Bayes (MNB), K En yakın Komşu (KNN),Fuzzy K En Yakın Komşular (Fuzzy K Nearest Neighbors (FNN)), Fuzzy – Kaba K En Yakın Komşular (Fuzzy-Rough K Nearest Neighbors(FRNN)), Fuzzy Sahiplik En Yakın Komşular (Fuzzy Ownership Nearest Neighbors (FRNN-O)), Fuzzy Kaba EnYakın Komşular- Fuzzy Kaba Kümeler (FRNN-FRS), Fuzzy Hibrit SVM MNB, Fuzzy Hibrit SVM KNN, Fuzzy Hibrit MNB KNN ve Fuzzy Hibrit SVM MNB(FSM) sınıflandırıcıları kullanılarak Fuzzy Sentiment Analizi (FSA) gerçekleştirilmektedir. Tez, işletmelerin sürdürülebilirliklerini sağlamak için, müşteri memnuniyetinin ve sadakatinin sağlanması amacına hizmet edecek, bir katkı sunmayı amaçlamaktadır. İletişim çağında değişen ve ana akım medyadan daha etkili hale gelen en güncel ve özgür haber alma kanalı olan Sosyal medyadaki mesajlara, fuzzy sentiment analizi uygulayarak, bu mesajların, müşterilerin hangi konudaki memnuniyetsizliklerini içerdiğini tespit etmek, bu çalışmanın temel hedefidir. Bunun için öncelikle müşteri memnuniyeti kavramı üzerine bir araştırma yapıldı ve müşteri memnuniyetini / memnuniyetsizliğini oluşturan temel etkenler 5 sınıfa ayrıldı. Sonrasında şikayetvar.com sitesinden alınan 2567 adet mesaj içeriğinin, 5 şikayet sınıfından en uygun olanına atanmasıyla, öğrenme veri kümesi oluşturuldu. Daha sonra, FSA uygulanarak, bu veri kümesi otomatik olarak müşteri memnuniyeti sınıflarına ayrılması denendi ve sonuçların performansı Sentiment Analizi sonuçlarıyla karşılaştırıldı.

Özet (Çeviri)

In this thesis we have used Support Vector Machine(SVM), Multinomial Naive Bayes (MNB), K Nearest Neighbor (KNN), Fuzzy KNN(FNN), Fuzzy Rough K Nearest Neighbors(FRNN), Fuzzy Ownership KNN(FRNN-O), Fuzzy Rough NN – Fuzzy Rouh Set (FRNN-FRS), Fuzzy Hybrit SVM KNN Fuzzy Hybrit MNB KNN, Fuzzy Hybrite SVM MNB KNN and Fuzzy Hybrite SVM MNB (FSM) classifiers for implementing FSA. The main aim of this dissertation is contributing about Providing the customer satisfaction and loyalty for brands in order to guarantee their sustainability. In other words the main target of this disertation is applying fuzzy sentiment analysis on changing and challenging modern new intelligence channel Social Media Messages to detect the type of customer dissatisfaction. Fort his aim firstly the concept of customer satisfaction / dissatisfaction has been researched. After this, the factors which causes customer satisfaction / dissatisfaction, divided into 5 classes. Subsequently 2567 of şikayetvar.com messages (The complaints of customers about product / service is in the content of this messages) and coded them into 5 classes manually. After this we implement the FSA and classify the messages into classes automatically with FSA. Eventually we compare the FSA Performance with Sentiment Analysis's results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    698446

    Sağlık sektöründe müşteri memnuniyeti ve duygu analizi: Bir Twitter Örneği

    Customer satisfaction and sentiment analysis in the health sector: A Twitter example

    İLHAMİ ARDA DİKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İletişim Bilimleriİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Pazarlama İletişimi Bilim Dalı

    PROF. DR. BERİL DURMUŞ

  2. Tez No

    776912

    Dijital pazarlama reklamlarının dijital pazarlama araçlarının özelliklerine göre değerlendirilmesi: Kırgızistan'da bir araştırma

    Evaluation of digital marketing advertisements according to the characteristics of digital marketing tools: A research in Kyrgyzstan

    GULKAİYR HAKVERDİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeSüleyman Demirel Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SONAY ZEKİ AYDIN

  3. Tez No

    533241

    Sosyal ağlar üzerinden yürütülen kurumsal izlenim yönetim taktikleri: Türkiye'deki GSM operatörleri üzerinde uygulama

    Organizational impression management tactics conducted on social networks: Analysis on Turkish GSM operators

    METİN YILDIRIM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeİstanbul Kültür Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CENK ARSUN YÜKSEL

  4. Tez No

    667007

    Yeni medyada kurumsal sosyal sorumluluk: Türkiye'deki GSM operatörleri üzerine bir araştırma

    Corporate social responsibility in new media: A research on GSM operators in Turkey

    YARKIN ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İletişim Bilimleriİstanbul Aydın Üniversitesi

    Yeni Medya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DENİZ YENĞİN

  5. Tez No

    857683

    Karar verme sürecinde sosyal medya fenomenlerinin etkisi

    The effect of social media influencer on decision making process

    ZÜLAL OĞUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Yönetim Bilişim SistemleriGazi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER GÜZEL

Geri Dön