E-ticaret ürünlerindeki türkçe kullanıcı yorumlarınınoyunlaştırma, nlp ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 726975
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN KARAGÜL
- 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: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Türkiye'de ve dünyada internet alışverişi, günden güne büyüyen, önemi giderek artan, dev bir sektör halini almış durumdadır. Özellikle bu tezin yazıldığı dönem itibari ile pandemi sürecinin getirdiği global kısıtlamalarla beraber altın çağını yaşayan internet alışverişinin önemi bir kez daha görülmüştür. Zaman tasarrufu, evden çıkmadan alışveriş yapmanın rahatlığı, yorulmadan ayağımıza gelen hizmet, ürün çeşitliliği, ödeme kolaylığı, ürünler ile ilgili yorumları görebilme, ürün karşılaştırmaları ve teslimat kolaylığı tüketicileri internet alışverişine çeken önemli unsurların başında gelmektedir. Bu unsurlardan bazıları tüketicilerin ürün tercihlerini ciddi oranda etkilemektedir. Bunlardan biri de ürünlere yapılmış olan tüketici yorumlarıdır. Bir ürünü daha önce almış ve deneyimlemiş tüketicilerin yorumları, ürünü alacak olan tüketicilerin tercihlerini etkilemektedir. Bu tezin başlıca amacı, Türkiye'deki internet alışverişi sitelerindeki satılan ürünlere yapılan yorumları sınıflandırma algoritmaları, oyunlaştırma ve doğal dil işleme (NLP) teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi amacıyla gelecek çalışmalara ışık tutmaktır. Toplamda 27 teknoloji ürünü ve 11236 kullanıcı yorumu üzerinde oyunlaştırma tekniği kullanılmıştır. Mobil uygulama oyunu üzerinden yapılan bir yarışma ile veri tabanında saklanan veriyi, rastgele bir şekilde uzmanlara göstererek, manuel etiketlemeler sonucu kategorize edilmiş eğitim verisi, doğal dil işleme (Zemberek, gürültü azaltma,belirteç oluşturma, normalleştirme), makine öğrenmesi ve sınıflandırma teknikleri (Fasttext, cbow, skipgram) kullanılarak 5 farklı duyguya (Çok olumlu, olumlu, nötr, olumsuz, çok olumsuz) kategorize edilmiştir. Kullanıcıların yazdıkları yorumlar ve verdikleri puanlardaki bazı tutarsızlıklar da grafiksel olarak gösterilmiş olup, gelecek çalışmalara yönelik olarak yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Internet shopping is growing, increasing importance, it has already been a huge sector in Turkey and the world. Especially since the writing of this thesis, the importance of internet shopping, which is experiencing its golden age with the global restrictions brought by the pandemic process, has been once again seen. Saving time, the convenience of shopping from without leaving home, the service that comes to our home without going any place, the variety of products, the convenience of payment, seeing the comments about the products, product comparisons and the ease of delivery are the main reasons that attract consumers to online shopping. Some of these reasons seriously affect the consumers' product preferences. One of these is consumer comments on products. The comments of consumers who have already bought and experienced a product before affect the preferences of the consumers who will buy the product. The main objective of this thesis is to shed light on future studies while using classification algorithms and techniques, gammification and natural language processing (NLP) to commented products sold in Internet Shopping Sites in Turkey. Using gamification on daily usage of 27 technology products and 11236 users in total, by holding a competition over mobile application game, by showing the data stored in the database randomly to experts and categorized as a result of manual tagging, natural language processing (Zemberek, noise reduction, tokenization, normalization), machine learning and rendering style (Fasttext, cbow, skip-gram) are categorized into 5 different emotions (Very positive, positive, neutral, negative, very negative). Some inconsistencies in the comments written by the users and their scores were also shown graphically and interpreted for future studies.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yaklaşımları kullanarak Türkçe metinlerden anlamsal çıkarım yapma
Semantic inference from Turkish texts using deep learning approaches
NERGİS PERVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER YALIM KELEŞ
- Yaş sebze-meyve ürünlerinde online alışveriş uygulamalarının tüketiciler açısından değerlendirilmesi
Evaluation of online shopping applications in fresh vegetables-fruit products by consumers
MUSTAFA CANTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeKütahya Dumlupınar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAMİT KAHRAMAN
- İnternet üzerinden satın alma yapanların e-perakende sitelerine yönelik güven oluşturmalarında kullanıcı yorumlarının etkisi: Tüketici elektroniği ürünlerinde bir uygulama
The effect of user comments to build trust through the e-retail websites the consumers make shopping from: An application on consumer electronics
EMRE YILDIRIM
- Üretimde kullanılan operatör destek odaklı artırılmış gerçeklik teknolojilerinin kullanılabilirlik kavramı kapsamında değerlendirilmesi
Evaluation of operator support-based augmented reality technologies used in production within the concept of usability
OSMAN ER
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Seyahat acentalarında e-ticaret ve internet kullanımı: Azerbaycan örneği
E-trade and internet use in travel agencies: Case of azerbaijan
RUFAT MAMMADOV