عنوان
پدید آورنده
موضوع
رده
کتابخانه
محل استقرار
شماره کتابشناسی ملی
شماره
TLpq2473206025
زبان اثر
زبان متن نوشتاري يا گفتاري و مانند آن
tur
عنوان و نام پديدآور
عنوان اصلي
Metin Madenciliği Yöntemleri Ile E-ticaret Markalarına Yönelik Sosyal Medya Yorumlarının Analizi
نام عام مواد
[Thesis]
نام نخستين پديدآور
Işık, Nurfer
نام ساير پديدآوران
Çakır, Özgür
وضعیت نشر و پخش و غیره
نام ناشر، پخش کننده و غيره
Marmara Universitesi (Turkey)
تاریخ نشرو بخش و غیره
2019
مشخصات ظاهری
نام خاص و کميت اثر
92
یادداشتهای مربوط به پایان نامه ها
جزئيات پايان نامه و نوع درجه آن
Master's
کسي که مدرک را اعطا کرده
Marmara Universitesi (Turkey)
امتياز متن
2019
یادداشتهای مربوط به خلاصه یا چکیده
متن يادداشت
Metin verilerinden anlam çıkarılması adına yapılan analizler teknolojik gelişmeler ile hızla değişebilmektedir. Müşterilerin satın aldıkları ürün/hizmetler hakkında yazdıkları geri bildirimlerin ve sosyal medya platformlarında yazdıkları mesajların/yorumların içerdiği duygunun araştırılabilir ve yorumlanabilir oluşu bu metin verilerine anlam katmaktadır. Bu metin verilerinin analiz edilmesi ile elde edilen bilgileri işletmelerin kullanması ise işletmelere değer katmaktadır. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi tekniklerinden denetimli öğrenme yaklaşımı kullanılarak sosyal medya yorumlarının duygu analizi yapılmıştır. Denetimli öğrenme sınıflandırma algoritmalarından Naive Bayes, Sıralı Minimal Optimizasyon(SMO), k-en yakın komşu (kNN=IBk) algoritmaları kullanılmıştır. Bazı e-ticaret firmalarına, ürünlerine/hizmetlerine yönelik yapılan yorumlardan oluşturulan veri kümesi Twitter platformu kullanılarak elde edilmiştir. Sosyal medya yorumları olumlu, olumsuz, nötr olarak el yordamı ile etiketlenerek üç sınıfta toplanmıştır. Bu çalışmada 'sınıflardaki veri dağılımının' ve 'öznitelik seçiminin' sınıflandırma üzerindeki etkileri incelenmiştir. Bu incelemeler Weka 3.8 yazılımında yer alan Naive Bayes (NB), Sıralı Minimal Optimizasyon (SMO) ve 1-en yakın komşu (IB1) sınıflandırma algoritmaları kullanılarak ve 16 farklı model oluşturularak yapılmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlarda dengesiz veri kümesinin, dengeli veri kümesine göre daha iyi performans sağladığı gözlemlenmiştir. Ayrıca veri kümelerinde öznitelik seçimi yapıldığı durumlarda da veri kümelerinin daha iyi performans sağladığı gözlemlenmiştir. En iyi performansı gösteren sınıflandırma algoritması ise dengesiz veri kümesi üzerinde öznitelik seçimi yapıldığında ortalama %93,52 sınıflandırma doğruluğu ile kNN olmuştur.
موضوع (اسم عام یاعبارت اسمی عام)
موضوع مستند نشده
Computer science
موضوع مستند نشده
Information technology
موضوع مستند نشده
Management
موضوع مستند نشده
Social research
موضوع مستند نشده
Web studies
نام شخص به منزله سر شناسه - (مسئولیت معنوی درجه اول )
مستند نام اشخاص تاييد نشده
Çakır, Özgür
مستند نام اشخاص تاييد نشده
Işık, Nurfer
دسترسی و محل الکترونیکی
نام الکترونيکي
مطالعه متن کتاب وضعیت انتشار
فرمت انتشار
p
اطلاعات رکورد کتابشناسی
نوع ماده
[Thesis]
کد کاربرگه
276903
اطلاعات دسترسی رکورد
سطح دسترسي
a
تكميل شده
Y
