Veri madenciliği yöntemleriyle sosyal medya duygu analizi
Social media sentiment analysis with data mining techniques
- Tez No: 689265
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Son yıllarda internete erişim imkanlarının artması ve kullanıcılardaki akıllı telefon kullanımının yaygınlaşması sebebiyle sosyal medya olarak adlandırılan ve insanların çeşitli konulardaki fikirlerini paylaştığı servisler çok yaygın olarak kullanılmaya başlamıştır. Kullanıcılar tarafından bu servislere girilen ve birçok farklı platformda depolanmakta olan veriler çeşitli veri madenciliği yöntemleriyle analiz edilerek anlamlı bilgi çıkarımları yapılmaya çalışılmaktadır. Sosyal medya verilerinin analiz edilmesiyle insanların farklı konulardaki duygularına dair anlamlı çıkarımlarda bulunulması anlamına gelen Duygu Analizi çalışmaları da bu konuda öne çıkan çalışma alanlarından biridir. Duygu Analizi, insanların görüşlerinin olumlu, olumsuz veya nötr gibi çeşitli sınıflara göre kategorize edilmesi işlemidir. Ve işletmeler açısından müşterilerinin davranış eğilimlerinin anlaşılması, hastaların ruh sağlığının değerlendirilmesi, insanların çeşitli toplumsal olaylarda verdiği tepkilerin ortaya çıkarılması gibi birçok sektörde aktif olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, kullanıcıların IMDB internet sitesinde paylaşmış oldukları film yorumlarından oluşan etiketli bir veri seti, çeşitli veri madenciliği yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmış, Python, Matlab ve R programlama dilleri ile duygu analizi çalışması gerçekleştirilmiş ve elde edilen sonuçlar farklı değerlendirme kriterlerine göre karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to the increase in internet access opportunities and the widespread use of smartphones in recent years, the services called social media, where people share their opinions on various issues, have started to be used widely. The data entered by users into these services and stored on many different platforms are analyzed by various data mining methods and meaningful information inferences are tried to be made. Sentiment Analysis studies, which means making meaningful inferences about people's feelings on different subjects by analyzing social media data, is one of the prominent fields of study in this regard. Sentiment Analysis is the process of categorizing people's opinions according to various classes such as positive, negative or neutral. And in terms of businesses, it is actively used in many sectors such as understanding the behavioral tendencies of its customers, evaluating the mental health of patients, revealing the reactions of people in various social events. In this thesis, a labeled data set consisting of movie reviews shared by users on the IMDB website was classified using various data mining methods, a sentiment analysis study was carried out with Python, Matlab and R programming languages, and the results were compared according to different evaluation criteria.
Benzer Tezler
- Sosyal medya mesajlarının veri madenciliği yöntemi ile duygu analizi (Sivas ili örneği)
Analysis of social media messages by data mining method (Example of Sivas province)
ŞERİFE ŞEKER ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN
- Duygu analizi ve metin madenciliği yöntemleriyle hizmet kalitesi ölçüm modeli önerisi: Ankara Büyükşehir Belediyesi örneği
Service quality measurement model proposal using sentiment analysis and text mining methods: The case of Ankara Metropolitan Municipality
ERHAN SUR
Doktora
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim SistemleriGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ÇAKIR
- Çin restoranına yapılan müşteri yorumlarının metin madenciliği teknikleri ve makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmesi
Analyzing customer comments of a Chinese restaurant using text mining techniques and machine learning methods
ELİF BOZTÜRK KILINÇ
- Kısa metinlerden sosyal duygu sınıflandırma için makine öğrenmesi tabanlı yöntemlerin geliştirilmesi
Development of machine learning based methods for social sentiment classification from brief texts
FATMA BAŞKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHA ŞEN
DOÇ. DR. FATMA GİZEM KARAOĞLAN YILMAZ