Metin madenciliği yöntemleri kullanarak illere göre haber analizi
News analysis by cities by using text mining methods
- Tez No: 522277
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ŞEVİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Metin madenciliği, Veri madenciliği, Text mining, Data mining
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde teknolojinin gelişmesi ile birlikte insanların haber alma seçenekleri daha da artmıştır. Özellikle günlük gazete ve dergilerin yerine daha kolay erişim sağlanabilen e-gazete ve e-dergiler tercih edilmektedir. Sosyal medya kullanımının yaygınlaşması, kullanıcı yorumlarına verilen önemin değer kazanması ve e-gazete kültürünün günden güne artması ile birlikte metin içerikli verilerin analiz ihtiyacı da ortaya çıkmıştır. Ancak büyük miktardaki bu veriden ihtiyaç duyulan bilginin çıkartılması git gide zorlaşmaktadır. Bu büyük veriden anlamlı bilgiler çıkarmak için son zamanlarda araştırmacılar metin madenciliği yaklaşımları üzerinde çalışmalarını yoğunlaştırmışlardır.Veri madenciliğinde olduğu gibi metin madenciliğinde de verinin analiz edilebilmesi için bazı aşamalardan geçmesi gerekmektedir. Metin verisinin analiz edilebilmesi için verinin ön işlem adımlarından geçirilerek analize hazır hale dönüştürülmelidir. Ön işleme süreci, analiz yaklaşımlarının sonucunu doğrudan etkilediği için en önemli adımlardan biridir. Bu çalışmada, Türkiye'deki her il için yayımlanan haberlere bir konu modelleme yöntemi olan Gizli Dirichlet Tahsisi kullanılarak en yüksek frekansa sahip 10 konu belirlenmiştir. Veri seti olarak Hürriyet gazetesinin açık kaynak veri tabanında bulunan haberler kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Today, with the development of technology, people have more options to receive news. Especially, E-newspapers and e-journals with easier access are preferred. in place of daily newspapers and magazines. The need for analysis of textual content has also emerged with the widespread use of social media, appreciation of user comment. the increase of e-newspaper culture from day to day. However, it is becoming increasingly difficult to extract the information needed from these large quantities. In recent years, researchers have intensified their work on text mining approaches to extract meaningful information from big data. As in data mining, it is necessary to go through some stages in order to analyze the data in text mining. The data must be passed through preprocessing stages and converted to ready for analysis. The preprocessing process is one of the most important steps because it directly affects the result of analysis approaches. In this study, 10 topics with the highest frequency were identified using the Dirichlet Allocation to published news for each provinces in Turkey. The news in the open source database of the Hürriyet newspaper were used as the data set.
Benzer Tezler
- Dijital bankacılık uygulamalarına ilişkin müşteri yorumlarının metin madenciliği yöntemleri ile incelenmesi
Başlık çevirisi yok
BURCU SAYIN OKATAN
- Çevrimiçi iş ilanlarının veri ve metin madenciliği yöntemleri ile analizi: Bilgi ve iletişim sektörü örneği
Analysis of online jobs postings with data and text mining methods: Example of information and communication sector
MUSTAFA ONUR KAÇAROĞLU
- Metin madenciliği teknikleri ile sosyal medya gönderilerinin analiz edilmesi: ankilozan spondilit hastalığı örneği
Analysis of social media posts with text mining techniques the case of ankylosing spondylitis disease
ERTUĞRUL GÜMÜŞSU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT
- Çin restoranına yapılan müşteri yorumlarının metin madenciliği teknikleri ve makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmesi
Analyzing customer comments of a Chinese restaurant using text mining techniques and machine learning methods
ELİF BOZTÜRK KILINÇ