Makine öğrenmesi yaklaşımı ile e-ticaret sitesi uygulamalarının müşteri yorumlarına yönelik duygu analizi
Sentiment analysis of customer comments of e- commerce site applications with a machine learning approach
- Tez No: 857535
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKÇE KARAHAN ADALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Bu tez çalışmasında, başta kullanıcılar olmak üzere e-ticaret platformlarının yapımcıları için de fayda sağlamak amacıyla, doğal dilde yazılmış ürün veya hizmet yorumlarından özet bilgi çıkaran bir sistem tasarlamak amaçlanmıştır. Türkiye'de önde gelen üç büyük e-ticaret firmasının Google Play marketi üzerinden Python dili kullanılarak veri kazıma yöntemi ile elde edilen kullanıcıların yorumlarından yola çıkılarak yorumların, Python dili kullanılarak Google Colab platformu üzerinde duygu analizi gerçekleştirilerek elde edilen bulgular sunulmuştur. Google Play üzerinde bu uygulamaların milyonlarca yorumu bulunmaktadır. Bu yorumlar, uygulamanın yapımcılarına ve kullanıcıya çok değerli bilgiler sunmaktadır. Bunlar, şirket hakkında olumlu-olumsuz yorumlar, kargo şikayetleri, ürün memnuniyetleri ve hatta uygulama hatalarını bile içerebilmektedir. Tez çalışması kapsamında ve sonucunda elde edilen tüm veriler duygu analizi, makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilerek sonuçlar uygulamalar açısından karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, it is aimed to design a system that extracts summary information from natural language product or service reviews in order to benefit both users and producers of e-commerce platforms. The findings obtained by performing sentiment analysis of the comments on the Google Colab platform using Python language based on the comments of the users obtained by web scraping method over the Google Play market of three leading e-commerce companies in Turkey are presented. There are millions of reviews of these applications on Google Play. These reviews provide valuable information to the makers of the application and the user. These can include positive and negative comments about the company, cargo complaints, product satisfaction and even application errors. All the data obtained within the scope and as a result of the thesis study were analyzed with sentiment analysis and machine learning methods and the results were compared in terms of applications.
Benzer Tezler
- 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
- An investigation of the impact of different data cleaning techniques on metric result quality in machine learning
Makine öğrenmesinde, farklı veri temizleme tekniklerlerinin sonuç ölçevleri üzerindeki etkisinin incelenmesi
ISRAA MUSTAFA ABBAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SACİP TOKER
- A machine learning approach to understand the amazon buy box mechanism
Amazon buy box mekanizmasını anlamak için bir makine öğrenmesi yaklaşımı
EMRE ERYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
İşletmeSabancı Üniversitesiİş Analitiği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. AYŞE KOCABIYIKOĞLU
Assist. Prof. Dr. BURAK GÖKGÜR
- Metin madenciliği yöntemleri ile e-ticaret markalarına yönelik sosyal medya yorumlarının analizi
Analysis of social media comments an e-commerce brands with text mining methods
NURFER IŞIK
- Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi
Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms
HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikİstanbul Medeniyet ÜniversitesiUygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜYA ŞEN