Müşteri yorumları üzerinde metin analitiği çalışmaları ve yorumların makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 555364
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF KARAKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Metin analitiği teknolojisi; duygu analizi, kategorilendirme ve metinlerden konu çıkarılması gibi birçok alanda kullanıcılarına fayda sağlamaktadır. Kullanıcı bu teknoloji ile müşterinin yaklaşımını, tercihini ve ihtiyacını anlayabilmekte ve stratejisini koşullara göre revize edebilmektedir. Bu çalışma kapsamında öncelikle müşteri yorumlarının analiz yöntemleri ile incelenmesi gerçekleştirilecektir. Yazılı metin içerisinde bulunan içerikler sayesiyle bilgi keşfi adına analiz çalışmaları yapılacaktır. Metin sınıflandırma problemi, belli tekniklerle işlenen metinlerin içeriğine göre sınıflar atanması sürecidir. Metin sınıflandırma uygulamaları, web sayfalarının ve haber metinlerinin kataloglaması, arama motorlarının optimizasyonu, bilgi çıkarımı, e-postaların otomatik olarak işlenmesi gibi çeşitli alanlarda etkin olarak kullanılmaktadır. Bu bağlamda gerçekleştirilen çalışma da sınıflandırma algoritmasına dayanan yordamlarla müşteri yorumların sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Bu çalışma kapsamında oluşturulan modellerin müşteri yorumları üzerindeki sınıflandırma başarısı analiz edilmiştir. Naive bayes, lojistik regresyon ve destek vektör makinesi algoritmalarının yorumlar üzerindeki model performansları karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Text analytics technology is benefit of users in many areas such as emotion analysis, categorization and text extraction. With this technology, the user can understand the customer's approach, preference and need and revise his strategy according to the conditions. Within the scope of this study, firstly customer reviews will be analyzed with analysis methods. Analysis will be carried out on behalf of information discovery through the contents in the written text. The problem of text classification is the process of assigning classes according to the content of the texts processed with certain techniques. Text classification applications are used effectively in various fields such as cataloging web pages and news texts, optimizing search engines, extracting information, automatically processing e-mails. In this context, it is aimed to classify the customer comments with the procedures based on the classification algorithm. The success of the classification of the models created in this study on customer comments was analyzed. Naive bayes, logistic regression and support vector machine algorithms are compared with the model performances on the interpretations.
Benzer Tezler
- Türkçe metinlerde duygu analizi
Sentiment analysis in Turkish texts
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ
- An intelligent system for ranking e-commerce customer reviews to boost engagement
Müşteri etkileşimini artırmak için e-ticaret müşteri yorumlarını sıralayan akıllı sistem
ERTUĞRUL YÜCEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA KAYA
- Data driven positioning analysis of music streaming platforms
Müzik platformlarının veriye dayalı konumlandırma analizi
AYŞE BAŞAK İNCEKAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Determination of critical success factors in agile project management within software development sector: A meta analysis
Yazılım geliştirme sektörü'nde çevik proje yönetimi'ndeki kritik başarı faktörlerinin belirlenmesi: Meta analiz
MERT ESKİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMİL CEYLAN
- Kansei mühendisliği bulguları ile çalışmanın endüstriyel tasarımcıların erken aşama tasarım süreçlerine etkileri
Effects of the use of kansei engineering findings on early stages of industrial designers' design processes
MÜGE GÖKEN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY