Web kazıma ve duygu analizi temelli ürün analiz sistemi
Web scraping and sentiment analysis based product analysis system
- Tez No: 810901
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YILMAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Müşteri yorumları, işletmeler için ürün veya hizmet hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlar ve potansiyel müşterilerin satın alma kararlarını etkiler. İşletmelere olan güven ve inanırlığı geliştirir. Müşterilerin ürün hakkında karar verme sürecine katkıda bulunur ve ürüne yapılan yorumlarla birlikte rekabet avantajı sağlar. Ürünü almak isteyen müşteriler için ise ürün kalitesini ve performansı hakkında ön fikir edinme, ürün hakkında güncel ve doğru bilgilere erişim gibi fırsatları vardır. Bu çalışmada Trendyol üzerinden 15 markaya ait 34007 yorum web kazıma kütüphanesi olan Scrapy ile çekilmiştir. Bu yorumlara sözlük tabanlı duygu analizi kütüphaneleri olan Textblob ve Vader uygulanarak ürünler ve markalar hakkında olumlu, nötr ve olumsuz değerler hesaplanmış, metin özetleme işlemi uygulanarak tüm yorumların anahtar kelimeleri elde edilmiştir. Bu sayede müşterilerin yorum okumasına gerek kalmadan ürünler ve markalar ile ilgili insanların ne düşündüğünün tespiti yapılmıştır. Ayrıca ürünlere verilen yıldız değerleri ile yorumlar analiz edilerek düşük yıldızların yanıltıcı sonuçlar çıkartılabileceği tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Customer reviews provide real-time feedback on the product or service and influence potential purchasing decisions of the customers. Develops trust and credibility in businesses. It contributes to the decision-making process of the customers about the product and can provide a competitive advantage with the comments made on the product. For customers who want to buy the product, there are opportunities such as getting a preliminary idea about the quality and performance of the product, and access to up-to-date and accurate information about the product. In this study, 34007 comments from 15 brands on Trendyol were taken with Scrapy, a web scraping library. By applying the dictionary-based sentiment analysis libraries Textblob and Vader to these comments, positive, neutral and negative values were calculated about the products and brands, and the keywords of all comments were obtained by applying the text summarization process. In this way, it has been determined what people think about products and brands without the need for customers to read comments. In addition, by analyzing the star values and comments given to the products, it was determined that the given stars could be misleading.
Benzer Tezler
- Havayollarında makine öğrenmesi temelli müşteri memnuniyet analizi
Machi̇ne learning-based customer satisfaction analysis in airlines
İREM AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
İşletmeYıldız Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEYZA AHLATCIOĞLU ÖZKÖK
- Halkla ilişkiler 2.0 kapsamında hedef belirleme ve ölçme sorunsalına bakış: Alternatif bir yöntem olarak veri madenciliğinin kullanılmasına yönelik örnek bir uygulama
Overview of the goal setting and measurement problem under public relations 2.0: A samle application for using data as an alternative method
HIDIR POLAT
Doktora
Türkçe
2021
Halkla İlişkilerAtatürk ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DERYA ÖCAL
- Yapay zeka temalı film yorumlarının 1920-2025 yılları arası dönemsel evriminin duygu analizi ile incelenmesi
Analysis of the periodical evolution of reviews of artificial intelligence-themed films between 1920 and 2025 through sentiment analysis
ORKUN ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Radyo-TelevizyonBaşkent ÜniversitesiRadyo, Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUNUS GÖKMEN
- Türkçe E-ticaret yorumlarının çok etiketli analizi için derin öğrenme modellerinin uygulanması
Applying deep learning models for multi-label analysis of Turkish E-commerce comments
ABDULKADİR ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ZEHRA SOLAK
- İstanbul'u ziyaret eden yabancı turistlerin gastronomi deneyimlerinin büyük veri ile analizi: Tripadvisor.com örneği
Analysis of gastronomy experiences of foreign tourists visiting Istanbul with big data: The example of tripadvisor.com
MURAT EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Gastronomi ve Mutfak SanatlarıMersin ÜniversitesiGastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN GÜLER