Topic modeling and sentiment analysisof hotel rewiews
Otel yorumlarının konu modelleme ve duygu analizi
- Tez No: 588155
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SERKAN AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Otel Endüstrisi, Metin Madenciliği, Duygu Analizi, Konu Modelleme, Hotel Industry, Text Mining, Sentiment Analysis, Topic Modeling
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
İnternet kullanımının popülaritesinin artması ile zaman içinde internetin kullanılma şekilleri de değişiklik göstermeye başlamıştır. Internet içeriğinin sağlayıcılardan çok kullanıcılar tarafından oluşturuluyor olması pazarlama yöntemlerini de değiştirmiştir. Bu noktada, online müşteri yorumları müşteri tutundurma ve sadakati sağlanmasını sağlama konusunda pazarlamacılara bir fırsat yaratmaktadır. Verinin büyüklüğü göz önünde bulundurulduğunda, özellikle büyük şirketler için tüm yorumların manuel olarak taranması neredeyse imkansızdır, bu yüzden metin madenciliği gibi yapısal olmayan verinin otomatik olarak okunmasını sağlayan bir sisteme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada tripadvisor.com sitesinden elde edilen, İstanbul, Roma, Barselona, New York, Atina, Berlin ve Paris'te bulunan 142 otel için yapılan 36.241 adet yorum 15.250 cümleye ayrılarak bir çalışma yapılmıştır. Otel müşteri yorumlarına özel bir sözlük oluşturulduktan sonra n-gram, TF-IDF matrisi, duygu analizi ve LDA konu modelleme teknikleri uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Analizler duygu analizi ve konu modelleme sonuçları birleştirilerek değerlendirilmiştir. Verinin elde edilmesi ve metin madenciliği yöntemlerinin uygulanması için R programlama dili kullanılmıştır. Otel müşterileri genel olarak personel, konum ve temizlikten bahsederken, otel müşterilerinin duyguları genelde pozitif ve negatife dönen müşterilerin genel olarak negatif yorum yapmak yerine nötr yorum yapmayı tercih ettikleri gözlemlenmiştir. Meta veriye daha fazla girdi eklenerek çalışmanın başarısı artırılabileceği düşünülürken, metin madenciliği ile pazarlama uygulamalarına ışık tutacak sonuçlar elde edilebileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the increasing popularity of internet usage, the ways of using the internet in time have also changed over time. Because contents have started to be produced mostly by users rather than providers, marketing methods have also changed. At that point, customer online reviews became an opportunity for marketing managers to provide customer retention and loyalty. Especially for large companies, considering the magnitude of the data, it is almost impossible to scan all reviews manually, so a system is needed to read the unstructured data automatically as text mining. In this study a case study was implemented for hotel customer reviews. 36.241 reviews written in English of 142 hotels that are located in Istanbul, Rome, Barcelona, New York City, Athens, Berlin and Paris separated into 150.250 sentences which were retrieved from tripadvisor.com. After producing a new sentiment lexicon specialized to hotel customer reviews, n-gram analysis, TF-IDF matrices, sentiment analysis and LDA topic modeling are applied. Analyses are evaluated by combining sentiment analysis and topic modeling results. R programming is used for extracting data from the web and to apply text mining applications. While people generally mention about staff, location and cleanliness, sentiment of hotels, customers are generally positive and as people's views turn to be negative, they prone to write neutral comments instead of negative comments. While success of the studies can be enhanced by adding more inputs as metadata, findings of this study showed that text mining can generate new insights for marketing applications of hospitality industry.
Benzer Tezler
- 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
2020
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALPTEKİN SÖKMEN
- Türkçe otel yorumları üzerinden yorum analizi ve duygu durumu tespiti
Comment analysis and sentiment detection on Turkish hotel reviews
SELİN SEDA AKBULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADİYE NERGİS TURAL POLAT
- Makine öğrenmesine dayalı çevrimiçi otel görüşlerinin duygu analizi ve konu modelleme yaklaşımlarıyla değerlendirilmesi
Evaluation of online hotel reviews based on machine learning with sentiment analysis and topic modeling approaches
EGEMEN GÜNEŞ TÜKENMEZ
Doktora
Türkçe
2023
TurizmAlanya Alaaddin Keykubat ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL KANTARCI
- Topic modeling and sentiment analysis of COVID-19 pandemic on twitter
Twitter'da COVID-19 pandemisi konu modelleme ve duygu analizi
ÖZGE KOLÇAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
- Terörizm içerikli online sosyal yorumların duygu analizi ve fikir madenciliği
Opinion mining and sentiment analysis for terrorist reviews on social media
IBRAHIM AMINE FADEL
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ