Geri Dön

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

  1. Tez No: 579835
  2. Yazar: ERSİN KARAMANLI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Müşteriler aldıkları ürün ile ilgili yorum yapıp, memnuniyet derecesine göre ürün veya hizmeti değerlendirebilmekte, böylece diğer alıcıların da almayı düşünürken faydalanması için paylaşımda bulunabilmektedirler. Ancak tüm yorumların tek tek okunarak incelenmesi iş gücü ve zaman alacağından, duygu analizi yardımıyla girilen bir yorumun olumlu, olumsuz veya tarafsız olup olmadığı belirlenebilmektedir. Bu tez çalışmasında e-ticaret sitelerinin birinden akıllı cep telefonu markalarından en çok satılan üç marka ile ilgili yorumlar alınıp metin madenciliği ile duygu veya fikir barındırıp barındırmadığı ve olumlu-olumsuz olup olmadığı belirlenmiştir. Veri seti belirli bir oranda test veri seti olarak ayrılıp, makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarıyla yapılacak yeni yorumun duygu analiz sonucu tahmin edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Customers can comment on the product which they buy and they can evaluate the product or service according to their satisfaction level so they can share it with the other buyers to benefit from it. However, analyzing all the comments one by one can take long time and needs much more effort. Therefore, it can be determined whether a comment entered through text mining and sentiment analysis is positive, negative or neutral. It is determined whether one of the e-commerce sites contains comments on the three best-selling brands of smart mobile phones and whether it contains sentiment or opinion with text mining and whether it is positive or negative. The data set was separated and prorated as a test data set and the result of the sentiment analysis of the new review to be made with the machine learning classification algorithms.

Benzer Tezler

  1. Bilgisayar programlamayı öğrenme sürecindeki öğrencilerin duyguları, yetkilendirilmeleri ve bilgi işlemsel kimliklerinin metin madenciliği algoritmalarını kullanarak tahmin edilmesi

    Predicting emotions, empowerment and computational identity of students in the process of learning computer programming using text mining algorithms

    NİLÜFER ATMAN USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN

  2. Kitlesel çevrimiçi ders platformlarında kurslara yapılan yorumların metin madenciliği kullanılarak duygu analizi

    Sentiment analysis of comments on courses on massive online course platforms using text mining

    RAMAZAN DAŞGIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriAksaray Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEMAL ADEM

  3. Sentiment analysis and opinion mining from big social data using mapreduce and machine learning methods

    Mapreduce ve makine öğrenmesi yöntemleri ile büyük sosyal veride duygu analizi ve fikir madenciliği

    BANAN JAMIL AWRAHMAN AWRAHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BİLAL ALATAŞ

  4. Doğal dil işleme ve veri madenciliği kullanarak tvitler üzerinden film derecelendirilmesi

    Movie rating on tweets using natural language processing and data mining

    ABDOULAZIZ ABDOUKARIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER

  5. Extreme learning machine and text mining approach in sentiment analysis on massive open online course evaluations

    Kitlesel çevrimiçi açık ders değerlendirmelerinde duygu analizinde aşırı öğrenme makinesi ve metin madenciliği yaklaşımı

    RUMEYSA ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHA ŞEN

    DOÇ. DR. FATMA GİZEM KARAOĞLAN YILMAZ