İnternet ortamındaki müşteri yorumlarının fikir madenciliği ile analiz edilmesine yönelik bir çalışma
A study to analyze customers on the internet by using opinion mining
- Tez No: 591174
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Günümüz teknolojisinde duygu analizi konusu şirketler için önem kazandıkça büyük bilişim firmaları da bu alana ciddi yatırımlar yapmaya devam etmektedirler. Akademik dünyanında bu alana son 5-10 yıldır ciddi yönelimleri olduğu yapılan literatür taramasında görülmektedir. Büyük oranla akademik çalışmalar sosyal medya analizlerine dayanmaktadır. Bu çalışmada hedeflenen; internet platformlarında hızla biriken ham yorum verilerinin duygu analizini yapmaktır. Bunun sonucunda ise insanların ve şirketlerin ürünler hakkında bilgiye kolay ulaşmasını sağlamaktır. Müşteriler bir ürünü almaya karar vermeden önce fazlaca yorum okuyarak karar verme eğilimindedirler. Şirket yöneticileri ürünleri hakkında piyasadan bilgi toplamak için sadece belli bir kesime uygulanan anket araştırması ile bilgiye ulaşmaya çalışırlar. Bu anketler ya da geri bildirim formlarını işleyerek duygu bilgisini ortaya çıkarmaya çalışırlar. Hedefe ulaşmak için yapılandırılmamış veri kaynakları tespit edildi. Bu kaynaklara otomatik erişimi sağlayacak bir web kazıma programı geliştirilerek müşteri yorumları veri tabanına kayıt edildi. Ardından veri madenciliği, metin madenciliği ya da fikir madenciliği konularında yapılması gereken aşamalardan olan metin ön işleme adımları uygulanmıştır. Yapılandırılmış veriye dönüşüm aşamalarında dönüştürme, kelime köklerini bulma, durak kelimeleri ayrıştırma yöntemleri uygulanarak yarı yapılandırılmış veri türüne çevrildi. Ardından, terim ağırlıklandırma, Ahp, Python Nltk Vader ve Stanford Nlp, kelime bulutları yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen istatiksel verilerin sonuçları grafiklerle karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
As the issue of sentiment analysis becomes more important for today's technology, large IT companies continue to make serious investments in this field. It is seen in the literature review that the academic world has had serious orientations in this field for the last 5-10 years. Academic studies are mostly based on social media analysis. Targeted in this study; is to analyze the emotions of raw comment data which is accumulated rapidly on internet platforms. As a result, it is to ensure that people and companies have easy access to information about products. Customers tend to decide to buy by reading a lot of comments before deciding. In order to gather information about their products from the market, company managers try to access information only through survey resarch applied to a certain segment. They try to reveal emotion information by processing questionnaires or feedback forms. Unstructured data sources were identified to achieve the goal. A web scraping program was developed to provide automatic access to these resources and customer reviews were recorded in the database. Then, data and text mining stages were applied. Four different methods were used to extract emotion information from the interpretation data obtained and the results were evaluated. Term frequency, Ahp, Python Nltk Vader and Stanford Nlp, word cloud techniques were applied. The results of the statistical data obtained were compared with the graphs.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği teknikleri ile otel yorumlarından anahtar kelimeler keşfi
Keyword discovery using hotel comments with data mining techniques
DİDEM YANGEÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF KOYUN
- Türkçe e-ticaret müşteri yorumlarının derin öğrenme ile çok etiketli analizi
Multi-label analysis of Turkish e-commerce customer reviews with deep learning
EMRE DENİZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERBAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA COŞAR
- Yapay sinir ağları ile otel müşteri yorumlarının metinsel yolla sınıflandırılarak duygu analizlerinin tespiti
Determination of emotion analysis by classification of hotel customer comments with artificial neural networks by text classification
ÜMMÜGÜLSÜM MENGUTAYCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN TEMURTAŞ
- Elektronik ağızdan ağıza pazarlama ile marka sadakati arasındaki ilişkide marka güveninin rolü ve bir araştırma
A study on the role of brand trust in the relationship between electronic word of mouth and brand loyalty
DİLARA ERŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeGalatasaray Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEVİN KARABIYIK YERDEN
- The impact of emoji use in online consumer reviews and company responses
Çevrimiçi tüketici yorumlarında ve şirket yanıtlarında emoji kullanımının etkisi
ESRA ÖRNEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ