Otel firmalarına yapılan yorumların metin madenciliği ve derin öğrenme yöntemleri ile analizi
Analysis of reviews made to hotel companies using text mining and deep learning methods
- Tez No: 927299
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ADEM, DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR DEMİROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 107
Özet
Günümüzde yaygınlaşan internet kullanımının olanaklarından bazıları da sosyal ağların kullanımının, ürün ve hizmetlerin ticari faaliyetleri ile ilgili yorumların oldukça önemli hale gelmesine zemin hazırlamıştır. Sanal ortamlardaki yorumların, metinlerin üzerinde duygu analizi yapılması birçok alanda faydalı amaçlar doğrultusunda kullanım sahası oluşturabilmektedir. Bu çalışmada, müşterilerin otellerle ilgili yorumları okumadan, olumlu, nötr veya olumsuz olarak değerlendirme yapabilmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda, otel rezervasyon sitelerinden biri olan Etstur'daki müşteri yorumları kullanılarak, derin öğrenme yöntemleriyle otellerin değerlendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Veri kümesine Random, Word2Vec, FastText, GloVe ve BERT kelime gömme teknikleri uygulandıktan sonra, derin öğrenme tekniklerinden CNN-LSTM karma modeli, GRU modeli ve DENSE katmanı kullanılarak analiz gerçekleştirilmiş ve en yüksek başarı, GloVe kelime gömme tekniği sonrası uygulanan CNN-LSTM derin öğrenme modeli ile elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the increasing use of the internet today, the utilization of social networks and the importance of comments on products and services in commercial activities have gained significant attention. Sentiment analysis of comments and texts in virtual environments can be applied in various fields for beneficial purposes. This study aims to enable customers to evaluate hotel reviews as positive, neutral, or negative without having to read them. In this context, customer reviews from Etstur, a hotel reservation platform, were analyzed using deep learning methods. After applying word embedding techniques such as Random, Word2Vec, FastText, GloVe, and BERT to the dataset, deep learning techniques, including the CNN-LSTM hybrid model, GRU model, and DENSE layer, were employed for analysis. The highest accuracy was achieved using the CNN-LSTM deep learning model following the application of the GloVe word embedding technique.
Benzer Tezler
- Ürün özelliklerinin Türkçe kullanıcı yorumlarından özellik tabanlı sentiment analizi ile keşfedilmesi
Discovering product features from Turkish reviews by using aspect based sentiment analysis
HAZAL TÜRKMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİNÇ İLHAN OMURCA
- The impact of emoji use in online consumer reviews and company responses
Çevrimiçi tüketici yorumlarında ve şirket yanıtlarında emoji kullanımının etkisi
ESRA ÖRNEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE BANU ELMADAĞ BAŞ
- Ontology based qualitative information collection
Ontoloji temelli nitel bilgi toplama
EZGİ KAYSI
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SITKI AYTAÇ
- Analysing the attitudes of the small hotels with respect to the innovation: The case of Sultanahmet
Küçük otellerin yenilikle ilgili tutumlarının analizi: Sultanahmet örneği
MARYAM SHAME SOUZAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE FERHAN GEZİCİ KORTEN
- Otel işletmelerinde çamaşır yıkama hizmetlerinin temizlik firmalarına verilmesi üzerine Muğla yöresinde bir alan araştırması
In the study of an investigation into delivering loundry services in hotel organizations in Muğla region via cleaning companies
HÜLYA İSFENDİYAROĞLU