Geri Dön

Müşteri yorumları üzerinde metin analitiği çalışmaları ve yorumların makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 555364
  2. Yazar: MUHAMMED IŞIK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KARAKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 40

Özet

Metin analitiği teknolojisi; duygu analizi, kategorilendirme ve metinlerden konu çıkarılması gibi birçok alanda kullanıcılarına fayda sağlamaktadır. Kullanıcı bu teknoloji ile müşterinin yaklaşımını, tercihini ve ihtiyacını anlayabilmekte ve stratejisini koşullara göre revize edebilmektedir. Bu çalışma kapsamında öncelikle müşteri yorumlarının analiz yöntemleri ile incelenmesi gerçekleştirilecektir. Yazılı metin içerisinde bulunan içerikler sayesiyle bilgi keşfi adına analiz çalışmaları yapılacaktır. Metin sınıflandırma problemi, belli tekniklerle işlenen metinlerin içeriğine göre sınıflar atanması sürecidir. Metin sınıflandırma uygulamaları, web sayfalarının ve haber metinlerinin kataloglaması, arama motorlarının optimizasyonu, bilgi çıkarımı, e-postaların otomatik olarak işlenmesi gibi çeşitli alanlarda etkin olarak kullanılmaktadır. Bu bağlamda gerçekleştirilen çalışma da sınıflandırma algoritmasına dayanan yordamlarla müşteri yorumların sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında oluşturulan modellerin müşteri yorumları üzerindeki sınıflandırma başarısı analiz edilmiştir. Naive bayes, lojistik regresyon ve destek vektör makinesi algoritmalarının yorumlar üzerindeki model performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Text analytics technology is benefit of users in many areas such as emotion analysis, categorization and text extraction. With this technology, the user can understand the customer's approach, preference and need and revise his strategy according to the conditions. Within the scope of this study, firstly customer reviews will be analyzed with analysis methods. Analysis will be carried out on behalf of information discovery through the contents in the written text. The problem of text classification is the process of assigning classes according to the content of the texts processed with certain techniques. Text classification applications are used effectively in various fields such as cataloging web pages and news texts, optimizing search engines, extracting information, automatically processing e-mails. In this context, it is aimed to classify the customer comments with the procedures based on the classification algorithm. The success of the classification of the models created in this study on customer comments was analyzed. Naive bayes, logistic regression and support vector machine algorithms are compared with the model performances on the interpretations.

Benzer Tezler

  1. An intelligent system for ranking e-commerce customer reviews to boost engagement

    Müşteri etkileşimini artırmak için e-ticaret müşteri yorumlarını sıralayan akıllı sistem

    ERTUĞRUL YÜCEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TOLGA KAYA

  2. Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  3. Data driven positioning analysis of music streaming platforms

    Müzik platformlarının veriye dayalı konumlandırma analizi

    AYŞE BAŞAK İNCEKAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT ASAN

  4. Otel yorumları üzerinde konu modelleme algoritmalarının uygulanması

    Application of topic modeling algorithms on hotel reviews

    AHMET KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EYYÜP GÜLBANDILAR

  5. Türkiye'de faaliyet gösteren bir otelin müşterileri tarafından yapılan yorumların metin madenciliği ve makine öğrenmesi kullanılarak incelenmesi

    Analysis of customer comments on a hotel operating in Turkey using text mining and machine learning

    GİZEM ÖZMERİÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN