Business analytics with data mining: An investigation of web based data with sentiment analysis
Veri madenciliği ile işletme analitiği: Web temelli verilerin duygu analizi ile incelenmesi
- Tez No: 925039
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİM GÜNDÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 167
Özet
Tüketiciler, e-ticaret yolu ile satın alma davranışı gerçekleştirmeden önce karar verme ve ürüne dair bilgi elde edinme süreçlerinde ürün incelemelerine başvururlar. Ürün incelemeleri, ürünü daha önceden satın almış ve deneyimlemiş diğer tüketiciler tarafından üretilir. Bu çalışmada Türkiye temelli bir e-ticaret sitesinde yer alan kozmetik ürünlerinin duygu analizi ile incelenmesi ve manuel etiketleme ile alana özgü yeni bir Türkçe duygu sözlüğü modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Araştırmada, web aracılığıyla üretilen 875.445 ürün yorumu manuel etiketlenerek 65.378 kelimeden oluşan bir Türkçe duygu sözlüğü oluşturulmuş ve bu sözlük kullanılarak duygu analizi gerçekleştirilmiştir. Veri seti çeşitli makine öğrenmesi yöntemleri algoritmaları kullanılarak pozitif, nötr ve negatif sınıflandırma problemi ele alınmıştır. Algoritmalar karşılaştırmalı analiz ile doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve f-1 skoru metrikleri ile değerlendirilmiştir. Ürün yorumlarının ait oldukları grup ve kategorilerde algoritmaların performansı yüksek düzeyde başarılı sonuçlar vermiştir. Diğer algoritmalara kıyasla tüm kategorilerde SVM en yüksek başarıyı göstermiştir. Böylelikle oluşturulan duygu analizi sözlüğü, kozmetik alanında sınıflandırma başarısı göstermiş ve yüksek performans elde edilmesini sağlamıştır. Çalışmada oluşturulan kozmetik sektörü için oluşturulmuş sözlük ile gelecekte gerçekleştirilecek benzer veya ileri çalışmalar için bir referans kaynağı olma özelliğini taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
Consumers refer to product reviews in the processes of decision-making and obtaining information about the product before performing purchasing behaviour through e-commerce. Product reviews are produced by other consumers who have already purchased and experienced the product. It is aimed in this study to examine cosmetic products in a Turkey based e-commerce website with sentiment analysis and to create a new domain-specific Turkish sentiment dictionary model with manual labelling. In the study, a Turkish sentiment dictionary consisting of 65,378 words was created by manually labelling 875,445 product comments obtained from the web and sentiment analysis was performed using this dictionary. The data set is used for positive, neutral and negative classification problems by using various machine learning algorithms. Algorithms are compared by evaluated with accuracy, precision, recall and f-1 score metrics. The performance of the algorithms was highly successful in the groups and categories to which the product reviews were assigned. Compared to other algorithms, SVM showed the highest success in all categories. Thus, the created sentiment analysis dictionary showed classification success in the field of cosmetics and achieved high performance. The dictionary created in the study for the cosmetics sector is a reference source for similar or further studies to be carried out in the future.
Benzer Tezler
- İş zekası uygulamaları ve pazar sepeti analizi
Business intelligence applications and market basket analysis
DERYA GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMEL ARSLAN
- Leveraging ai in construction management
İnşaat proje yönetiminde yapay zekadan faydalanma
BARAN AKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Telekomünikasyon sektörünün veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği üye ülkeleri örneği
Investigation of telecommunication sector with data mining methods: The case of International Telecommunication Union member states
GÜRKAN KOLAYLI
Doktora
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriTrakya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LORCU
- Bir otomotiv ana sanayi işletmesinde kaliteyi etkileyen faktörlerin veri madenciliği ile incelenmesi
Investigation of factors affecting quality in an automotive main industry business with data mining
YÜCEL KURTULUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
UlaşımBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiAkıllı Ulaşım Sistemleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TEKTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN ŞAHİN
- Metin madenciliği ile sentiment analizi ve Borsa İstanbul uygulaması
Sentiment analysis by text mining and an application on Borsa İstanbul stock exchange market
SUAT ATAN
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLBER ULAŞ