Metin madenciliği teknikleri ile Türkçe müşteri yorumlarının analizi
Analysis of Turkish customer reviews with text mining techniques
- Tez No: 733597
- Danışmanlar: PROF. DR. NİHAL ERGİNEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Çağımızda, teknolojinin ivme kazanarak gelişmesi tüketicilerin satın alma faaliyetlerini e-ticaret platformlarına taşımalarına sebep olmuştur. Bu durum, satın alma esnasında incelenen müşteri yorumlarının değerini artırmıştır. Referans niteliği taşıyan bu müşteri yorumları, ürün veya hizmetler hakkındaki memnuniyet ve şikayetleri temsil ettiğinden dolayı hem bireyler hem de şirketler için bir rapor sunmaktadır. Özellikle, şirketler yapılan olumsuz yorumları en hızlı şekilde tespit etmek ve bu sayede iş iyileştirme yapmak için çeşitli metin madenciliği tekniklerini kullanmaktadırlar. Ancak, Türkçe metinlerin analizi üzerine yapılan çalışmalar az sayıdadır. Buradan hareketle, Türkçe müşteri yorumlarını olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak sınıflandırmak için metin madenciliği ve doğal dil işleme tekniklerinden yararlanılmıştır. Bu doğrultuda, Türkçe için yeni özgün sözlüklerin ve dil kurallarının üretildiği sözlük tabanlı bir yaklaşım olan Sözlük Tabanlı Puanlama Sistemi (STPS) önerilmiştir. STPS algoritması, metin içindeki kelimeleri anlam bakımından inceleyerek derecelendiren ve metnin anlamını daha doğru tespit etmeye yarayan kuralları içeren yeni bir yaklaşımdır. Önerilen yaklaşım ile, bir e- ticaret platformundan elde edilen müşteri yorumları analiz edilmiştir. Algoritmanın tahminleri beş farklı makine öğrenmesi yöntemiyle çeşitli performans metrikleri altında karşılaştırılmıştır. STPS algoritmasının metin sınıflandırmadaki başarım değerleri yüksektir.
Özet (Çeviri)
Today, rapidly developing technology has caused shopping activities to be moved to e-commerce platforms. This has increased the value of customer reviews in purchasing. As these guideline customer reviews represent satisfaction and complaints about products or services, they provide a report for both individuals and companies. In particular, companies use various text mining techniques to detect negative comments as quickly as possible and thus improve business. However, studies on the analysis of Turkish texts are scarce. From this point of view, text mining and natural language processing techniques were used to classify Turkish customer reviews as positive, negative and neutral. In this direction, The Scoring System Dictionary-Based (SSDB), which is a dictionary-based approach in which new original dictionaries and language rules are produced for Turkish, is proposed. The SSDB algorithm is a new approach that ranks the words in the text by analyzing them in terms of meaning and includes rules that help to determine the meaning of the text more accurately. With the proposed approach, customer reviews scraped from an e-commerce platform were analyzed. The predictions of the algorithm were compared with five different machine learning methods trough various performance metrics. The SSDB algorithm is successful in Turkish text classification.
Benzer Tezler
- Müşteri memnuniyetinin kalite boyutları bakımından metin madenciliği ile keşfi
Discovery of customer satisfaction through text mining in terms of quality dimensions
METİN ERGÖKTAŞ
- 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
- Küresel marka konumlandırmasında metin madenciliği yaklaşımı ile algılama haritalarının oluşturulması: Cep telefonu sektöründe bir uygulama
Creating perceptual maps with text mining approach in global brand positioning: An application in the mobile phone industry
HALE TUĞÇE ALTUNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeSamsun ÜniversitesiUluslararası İşletmecilik ve Ticaret Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA KEMAL YILMAZ
- E-ticaret sitelerinde yer alan tüketici yorumlarının metin madenciliği yöntemleri ile analizi
Analysing consumer comments on e-commerce websites using text mining methods
ELİF UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ekonomiİskenderun Teknik ÜniversitesiEkonomi Finans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT UÇAR
- Veri madenciliği teknikleri ile hava yolu firmalarının tweetleri üzerinden duygu analizi
Sentiment analysis through tweet of airway companies with data mining techniques
FATİH AYKUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE ŞİŞECİ ÇEŞMELİ