Twitter sentiment analysis of Ikea
Ikea'nın twitter duygu analizi
- Tez No: 800377
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERİF
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Duygu analizi, metinsel verileri sınıflandırmak için kullanılan doğal bir dil işleme tekniğidir. Artan miktarda tarihsel çevrimiçi metin verilerinin altında yatan bilgileri elde ederek karar vermeyi geliştirmek için kullanılan makine öğrenimindeki ana yaklaşımlardan biridir. Bu tez projesinde, insanların IKEA ürünlerine ilişkin algısını analiz etmek için duygu analizi yöntemi uygulanmıştır. Genel olarak bu çalışmanın bir parçası olarak, Twitter platformundan 60.000 tweet toplandı. Tweetlerin polaritesini tahmin ettikten sonra, kullanıcıların IKEA ürünleri üzerindeki polaritesini araştırmak için kategorilere ayrılmıştır. Polariteyi tahmin etmek için çoklu makine öğrenimi yöntemleri kullanıldı ve RoBERTa 0,70 ile en yüksek doğruluğa ve 0,7023 ile f1 puanına sahipti. Ancak Naive Bayes de iyi bir performans sergiledi. 0,65 doğruluk ve 0,65 f1 skoru ile. Öte yandan, KNN ve BERT gibi geleneksel makine öğrenimi algoritmaları düşük performans gösteriyor. Bu çalışmanın sonuçları, IKEA ile ilgili kullanıcı tutumlarını, algılarını ve görüşlerini dikkate alan gelecekteki performans analizi hakkında bir prototip sunmaktadır. Bu amaca yönelik olarak, sosyal medyada sık görülen kullanıcı ruh hali değişikliklerinin nedenini araştırmak için keşifsel veri analizi deneyleri yapılarak akademik bir yaklaşım izlenmiştir
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis is a natural language processing technique to classify textual data. It is one of the main approaches in machine learning that is used to enhance decision-making by gaining knowledge underlying the growing amount of historical online text data. In this thesis project, the sentiment analysis method was applied to analyze the perception of people on IKEA products. As part of this study overall, 60,000 tweets were collected from the Twitter platform. After predicting the polarity of the tweets, they were divided into categories to investigate the polarity of users on IKEA products. Multiple machine learning methods were used to predict the polarity and RoBERTa had the highest accuracy of 0.70 and f1-score of 0.7023. However, Naive Bayes also performed well, with an accuracy of 0.65 and f1-score of 0.65. On the other hand, traditional machine learning algorithms including KNN and BERT show poor performance. The outcomes of this work provide a prototype on future performance analysis considering user attitudes, perceptions, and opinions on IKEA. Towards this goal, an academic approach was followed by performing exploratory data analysis experiments in order to investigate the reason for frequent user mood changes in social media
Benzer Tezler
- Stock price prediction using sentiment analysis of twitter
Twitter duygu analizi kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini
WAQAR ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGE YÜCEL KASAP
- Sentiment analysis of tweets about karabakh in twitter by applying machine learning techniques
Twitter'da karabağ hakkinda atilan tweetlerin makine öğrenmesi teknikleri uygulanarak duygu analizi
SANAN QIYASZADE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiVeri Analitiği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN
- Sentiment analysis in data of twitter using machine learning algorithms
HESSDS analizlerinin twitter verilerinde Keullehiler makensi algoritme lerenin òğrenimi
MUSTAFA AHMED MAHMOOD
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Sentiment analysis of twitter texts using machine learning algorithms
Makine öğrenme algoritmaları kullanılan twitter metinlerinin duygu analizi
HAWAR SAMEEN ALI AL-BARZENJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VEYSEL HARUN ŞAHİN
- Sentiment analysis of twitter data on the Turkey earthquake using machine learning methods
Türkiye depremi üzere twitter verilerinin makine öğrenimi yöntemleri kullanilarak duygu analizi
ALA KAMAL RASHID
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK