Veri Madenciliği Teknikleri Yardımıyla Otel Yorumlarından Anahtar Kelimeler Keşfi

Öz

Günümüzde teknolojinin hızlı gelişimi ile bilinçlenen ve sorgulamaktan kaçınmayan tüketiciler, şikâyetlerini işletmelere iletme süreci içine girmektedirler. Bu çalışmada İzmir ilinin sınırları içerisinde yer alan 92 adet otele ilişkin şikâyetlerin veya tavsiyelerin yapıldığı web sitesinden otellere yapılan yorumları çekerek MySQL veri tabanına kaydedilmesini sağlayan PHP bot yazılımı gerçekleştirilmiştir. Matlab ortamında geliştirilen veri madenciliği yöntemlerinden biri olan veri görselleştirme yöntemi kullanılarak verinin analizi gerçekleştirilmiştir. Spring Tool Suite ortamında aranan anahtar kelime en çok hangi otelde kullanılmış, her otelin veri analiz (grafik) sonuçlarının gösterildiği web uygulaması oluşturulmuştur. Geliştirilen bu uygulamayla müşteriler her otele yapılan sayısız yorumları tek tek okumak zorunda kalmadan otelin öne çıkan özelliklerini öğrenebileceklerdir. Müşteriler hem zaman tasarrufu sağlamış hem de otel hakkında önceden fikir sahibi olmuş olacaktır. İşletme sahipleri de müşteri taleplerini göze alarak hizmetlerini geliştirebilecektir.

Anahtar Kelimeler

• PHP,Otel,Matlab,Veri analizi,Java

Discovery of Keywords from Hotel Comments with the Help of Data Mining Techniques

Abstract

Today consumers, who are conscious of the rapid development of technology and who do not abstain from questioning, are in the process of communicating their complaints to institutions. In this study, PHP bot software was implemented which enables to record into MYSQL database by pulling comments from the web site where complaints and recommendations were made about the 92 hotels locating within the borders of İzmir. Data analysis was performed using data visualization method which is one of the data mining methods developed in Matlab stage. In the Spring Tool Suite environment, a web site was created that shows the data analysis (graphic) results of each hotel to find out which hotel was mostly used. With this application developed, customers will be able to read the numerous comments of each hotel individually and learn about the highlights of the hotel. The customers both have saved time and have already had an idea about the hotel. Business owners will be able to improve their services by receiving customer requests

Keywords

• Hotel preference,Data mining,Travel behavior,Emerging pattern mining

Kaynakça

1. Lau K., Lee K., Ho Y., 2005. Text Mining for the Hotel Industry, Cornell University 46(3), 344-362.
2. Güzel, F.Ö., 2014. Marka İtibarını Korumada Şikâyet Takibi: Çevrimiçi Seyahat 2.0 Bilgi Kanallarında Bir Uygulama, Journal of Internet Application and Management 5(1), 5-19.
3. Han, H.J.S., Mankad S., Gavirneni N., Verma R., 2016. What Guests Really Think of Your Hotel: Text Analytics of Online Customer Reviews, Cornell Hospitality Report 16(2), 3-17.
4. Yetkin M., Üngüren E., Kaçmaz Y.Y., 2016. Otel Yöneticilerinin Otel Değerlendirme Sitelerine Yönelik Tutumları Üzerine Bir Araştırma, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 12(28), 99-122. 5. Hilage T. A., Kulkarni R. V., 2012. Review of Literatüre on Data Mining, International Journal of Research and Reviews in Applied Sciences 10(1), 107-114.
5. Özbay, Ö., 2015. Veri Madenciliği Kavramı ve Eğitimde Veri Madenciliği Uygulamaları, journal Uluslararası Eğitim Bilimleri Dergisi 5, 262-272.
6. Can, M.B., Çamur, E., Koru, M., Özkan, Ö., Rzayeva, Z., 2012. Veri Kümelerinden Bilgi Keşfi: Veri Madenciliği, Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi XIV. Öğrenci Sempozyumu, Ankara
7. Aydilek, İ.B., Ayneli, D., Uçan, M., 2015. Veri Madenciliği İle Bilgisayar Mühendisliği Öğrencilerinin Bölüme Olan Yatkınlığının Değerlendirilmesi, Akademik Bilişim, AB2015 – Eskişehir
8. Sharma, M., 2014. Data Mining: A Literature Survey, International Journal of Emerging Research in Management and Technology 3(2), 1-4.

9. Koyuncugil, A.S, Özgülbaş, N., 2009, Veri Madenciliği: Tıp ve Sağlık Hizmetlerinde Kullanımı ve Uygulamaları, Bilişim Teknolojileri Dergisi 2(2), 21-32.