Geri Dön

Twitter sentiment analysis of Ikea

Ikea'nın twitter duygu analizi

PDF İndir

  1. Tez No: 800377
  2. Yazar: NAHIDA MUHAMMAD UMER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TACHA SERİF
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 78

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

  1. Tez No

    790859

    Stock price prediction using sentiment analysis of twitter

    Twitter duygu analizi kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini

    WAQAR ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGE YÜCEL KASAP

  2. Tez No

    756779

    Twitter sentiment analysis with Turkish tweets for exchange rate prediction

    Döviz kuru tahmini için Türkçe tweetler ile twitter duygu analizi

    YUSUF FURKAN KOÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiBaşkent Üniversitesi

    Teknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURCAN ALKIŞ

  3. Tez No

    604637

    Predicting bitcoin price with sentiment analysis of twitter and news data by including individual prediction rates

    Twıtterdakı kullanıcı yorumlarını ve haber sıtelerındekı haberlerı duygu analızı ederek, kullanıcıların dogruluk oranı kullanarak bıtcoın fıyat tahmını

    AARON NATHAN YAFFE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ

  4. Tez No

    885157

    Digital diplomacy : Twitter sentiment analysis of Donald Trump presidency

    Dijital diplomasi: Donald Trump başkanlığının Twitter duygu analizi

    SILA ALVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerYeditepe Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ ERİŞEN

  5. Tez No

    522165

    Applying machine learning and natural language processing techniques to twitter sentiment classification for turkish and english

    Türkçe ve ingilizce twitter duygu sınıflandırması için makine öğrenmesi ve doğal dil işleme tekniklerinin uygulanması

    DEĞER AYATA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT SARAÇLAR

    DOÇ. DR. ARZUCAN ÖZGÜR TÜRKMEN

Geri Dön