Geri Dön

Makine öğrenmesine dayalı çevrimiçi otel görüşlerinin duygu analizi ve konu modelleme yaklaşımlarıyla değerlendirilmesi

Evaluation of online hotel reviews based on machine learning with sentiment analysis and topic modeling approaches

  1. Tez No: 845438
  2. Yazar: EGEMEN GÜNEŞ TÜKENMEZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL KANTARCI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Turizm, Tourism
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Alanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Otel işletmelerinin Web 2.0 platformları üzerinden sahip olduğu kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler, tüketici memnuniyetini ve otellerin hizmet performansını gösteren önemli göstergelerden birisidir. Bu içeriklerin yapısal ve anlamsal özelliklerini ortaya çıkartmak, otel işletmelerinin hizmet performanslarının seviyesini görmesinde etkin bir rol oynamaktadır. Böylece oteller, hizmet sağladığı tüketicilerin memnuniyetine etki eden unsurları net bir şekilde belirleyebilmektedir. Metin madenciliği alanında kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri, büyük veri kapsamında ele alınan bu içeriklerin etkili bir şekilde analiz edilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye'nin önemli turizm merkezlerinden birisi olan Alanya'da faaliyet gösteren otellere yapılan çevrimiçi kullanıcı içerikleri incelenmiştir. Bu içeriklerde konaklama yapan kişilerin en fazla değindiği konular ve bu konuların tüketicilerin memnuniyetine olan etkileri, konu modelleme ve duygu analizi yöntemleri ile ortaya çıkarılmıştır. Otellerin sağladığı olanaklar, animasyon ve personel konuları, tüketicilerin memnuniyetine en fazla pozitif etki eden unsurlar olmuştur. Önbüro ve oda konuları ise negatif olarak memnuniyete etki eden konulardır. Personel konusu, tüketicilerin pozitif yorumda bulunmasına en fazla katkı sağlayan konu olurken, önbüro konusu ise tüketicilerin en fazla negatif yorumda bulunmasına sebep olmaktadır. Ayrıca araştırmada ortaya çıkan konulardan duyulan memnuniyet seviyesi, otel sınıfına ve seyahat türlerine göre değişiklik göstermektedir.

Özet (Çeviri)

User-generated content in Web 2.0 platforms is a significant indicator of consumer satisfaction and service performance for hotel business. Revealing the structural and semantic attributes of this content plays an essential role in assessing the level of hotel service performance. By this way, hotels can precisely identify the factors influencing their consumers satisfaction. Machine learning techniques in the field of text mining effectively provides to analyze these contents within the scope of big data. In this study, online user-generated content related to hotels operating in Alanya, one of Turkey's prominent tourism centers, has been examined. The topics most emphasized by consumers who have stayed at these hotels and the effects of these topics on consumer satisfaction have been appeared via topic modeling and sentiment analysis methods. According to the findings, customers staying at the related hotels have identified animation, staff, and amenities as the topics that positively influence consumer satisfaction. However, front desk and room-related matters have been identified as the topics with the most negative impact. The staff topic has the most positive impact on consumers' positive comments but, the front desk topic tends to induce negative comments. In addition, the level of satisfaction with the topics revealed in the research varies according to the hotel class and travel types.

Benzer Tezler

  1. Developing a protective - preventive and machine learning based model on child abuse

    Çocuk istismarında koruyucu – önleyici ve makine öğrenmesine dayalı bir modelin geliştirilmesi

    FATİH MERT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM

    DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN

  2. Eğitsel videolarda makine öğrenmesi temelli duygu durum analizinin duygu ölçümlenmesi ve başarı açısından incelenmesi

    An investigation of machine learning based mood analyses in educational videos in terms of emotion measurement and achievement

    ALİ BATUHAN YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN ŞENDAĞ

    DOÇ. DR. SACİP TOKER

  3. Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations

    Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri

    EZGİ YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Generative adversarial networks based level generation for angry birds

    Çekişmeli üretici ağlar ile angry birds bölümlerinin üretilmesi

    BURKAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  5. Bilgi işlemsel düşünme becerilerinin makina öğrenmesi kullanarak performansa dayalı değerlendirilmesi

    Performance-based evaluation of computational thinking skills using machine learning

    ELİF KARAKAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MELTEM TURHAN YÖNDEM