Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Abstract Information Extraction From Consumer's Comments On Internet Media

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 1, 33 - 40, 01.04.2013

Öz

information extraction from consumer's comments on internet media In this study, a system developed to summarize by automatically evaluating comments about product with using text mining techniques will be described. The data has been primarily went through morphological analysis process, because they are texts written in natural language. Words and adjectives meaning positive or negative are determined. They show product features in texts. The tree structure is established according to Turkish grammar rules as subordinate and modified words are designated. The software which uses the depth-first search algorithm on the tree structure is developed. Data from result of software is stored in the SQL database. When any inquiry is made from these data depending on any property of product, numerical information which indicates the degree of satisfaction about this property is obtained. .

Kaynakça

  • TURAN A.H., “Internet Alışverişi Tüketici Davranışını Belirleyen Etmenler: Geliştirilmiş Teknoloji Kabul Modeli (E-TAM) İle Bir Model Önerisi”, Akademik Bilişim, 2008.
  • GÜVEN, A., Türkçe Belgelerin Anlam Tabanlı Yöntemlerle Madenciliği, Yıldız Teknik Üniversitesi FBE, Doktora Tezi, 2007.
  • ÖZYURT Ö., “Türkçe Tabanlı Diyalog Sistemi ve İnternet (Chat) Ortamlarından Bilgi Çıkarımı”, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2006.
  • SARAÇOĞLU R., TÜTÜNCÜ K., ALLAHVERDİ N., A new approach on search for similar documents with multiple categories using fuzzy clustering, Expert Systems with Applications 34 (2008) 2545–2554, 2008. DELEN D., CROSSLAND M.D., Seeding the survey and analysis of research literature with text mining, Expert Systems with Applications, 34 (2008) 1707–1720, 2008.
  • ZOHAR, E.Y., Introduction to Text Mining, Supercomputing 2002, Automated Learning Group National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois, 2002.
  • TÜRKEEŞ, M.K., Bilgi Erişiminde Tamlama Temelli Dizinleme, İstanbul Teknik Üniversitesi FBE, Yüksek Lisans Tezi, 2007.
  • DAŞ, R., Web Kullanıcı Erişim Kütüklerinden Bilgi Çıkarımı, Fırat Üniversitesi FBE, Doktora Tezi, 2008.
  • BAYKAL A., ÇOŞKUN C., Web Madenciliği Teknikleri, Akademik Bilişim, 2009.
  • ÖZKAN, Y., Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2008.
  • OĞUZLAR, A., Temel Metin Madenciliği, Dora Yayınları, Bursa, 2011. http://www.ii.metu.edu.tr/tr/category/tags/turkcederlem
  • CEBİROĞLU, G., Sözlüksüz Köke Ulaşma Yöntemi, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002.
  • BENZER, A.İ., Yapay Zeka Uygulamalarında Kullanılan Arama Algoritmalarının Kıyaslanması, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 200

İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı

Yıl 2013, Cilt: 17 Sayı: 1, 33 - 40, 01.04.2013

Öz

In this study, a system developed to summarize by automatically evaluating comments about product with using text mining techniques will be described. The data has been primarily went through morphological analysis process, because they are texts written in natural language. Words and adjectives meaning positive or negative are determined. They show product features in texts. The tree structure is established according to Turkish grammar rules as subordinate and modified words are designated. The software which uses the depth-first search algorithm on the tree structure is developed. Data from result of software is stored in the SQL database. When any inquiry is made from these data depending on any property of product, numerical information which indicates the degree of satisfaction about this property is obtained.

Kaynakça

  • TURAN A.H., “Internet Alışverişi Tüketici Davranışını Belirleyen Etmenler: Geliştirilmiş Teknoloji Kabul Modeli (E-TAM) İle Bir Model Önerisi”, Akademik Bilişim, 2008.
  • GÜVEN, A., Türkçe Belgelerin Anlam Tabanlı Yöntemlerle Madenciliği, Yıldız Teknik Üniversitesi FBE, Doktora Tezi, 2007.
  • ÖZYURT Ö., “Türkçe Tabanlı Diyalog Sistemi ve İnternet (Chat) Ortamlarından Bilgi Çıkarımı”, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 2006.
  • SARAÇOĞLU R., TÜTÜNCÜ K., ALLAHVERDİ N., A new approach on search for similar documents with multiple categories using fuzzy clustering, Expert Systems with Applications 34 (2008) 2545–2554, 2008. DELEN D., CROSSLAND M.D., Seeding the survey and analysis of research literature with text mining, Expert Systems with Applications, 34 (2008) 1707–1720, 2008.
  • ZOHAR, E.Y., Introduction to Text Mining, Supercomputing 2002, Automated Learning Group National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois, 2002.
  • TÜRKEEŞ, M.K., Bilgi Erişiminde Tamlama Temelli Dizinleme, İstanbul Teknik Üniversitesi FBE, Yüksek Lisans Tezi, 2007.
  • DAŞ, R., Web Kullanıcı Erişim Kütüklerinden Bilgi Çıkarımı, Fırat Üniversitesi FBE, Doktora Tezi, 2008.
  • BAYKAL A., ÇOŞKUN C., Web Madenciliği Teknikleri, Akademik Bilişim, 2009.
  • ÖZKAN, Y., Veri Madenciliği Yöntemleri, Papatya Yayıncılık, İstanbul, 2008.
  • OĞUZLAR, A., Temel Metin Madenciliği, Dora Yayınları, Bursa, 2011. http://www.ii.metu.edu.tr/tr/category/tags/turkcederlem
  • CEBİROĞLU, G., Sözlüksüz Köke Ulaşma Yöntemi, Yüksek Lisans Tezi, İ.T.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, 2002.
  • BENZER, A.İ., Yapay Zeka Uygulamalarında Kullanılan Arama Algoritmalarının Kıyaslanması, Gazi Üniversitesi Bilişim Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, 200
Toplam 12 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Kadriye Ergün Bu kişi benim

Cemalettin Kubat Bu kişi benim

Gültekin Çağıl Bu kişi benim

Raşit Cesur Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Nisan 2013
Gönderilme Tarihi 13 Eylül 2012
Kabul Tarihi 27 Kasım 2012
Yayımlandığı Sayı Yıl 2013 Cilt: 17 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Ergün, K., Kubat, C., Çağıl, G., Cesur, R. (2013). İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı. Sakarya University Journal of Science, 17(1), 33-40. https://doi.org/10.16984/saufbed.12964
AMA Ergün K, Kubat C, Çağıl G, Cesur R. İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı. SAUJS. Nisan 2013;17(1):33-40. doi:10.16984/saufbed.12964
Chicago Ergün, Kadriye, Cemalettin Kubat, Gültekin Çağıl, ve Raşit Cesur. “İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı”. Sakarya University Journal of Science 17, sy. 1 (Nisan 2013): 33-40. https://doi.org/10.16984/saufbed.12964.
EndNote Ergün K, Kubat C, Çağıl G, Cesur R (01 Nisan 2013) İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı. Sakarya University Journal of Science 17 1 33–40.
IEEE K. Ergün, C. Kubat, G. Çağıl, ve R. Cesur, “İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı”, SAUJS, c. 17, sy. 1, ss. 33–40, 2013, doi: 10.16984/saufbed.12964.
ISNAD Ergün, Kadriye vd. “İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı”. Sakarya University Journal of Science 17/1 (Nisan 2013), 33-40. https://doi.org/10.16984/saufbed.12964.
JAMA Ergün K, Kubat C, Çağıl G, Cesur R. İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı. SAUJS. 2013;17:33–40.
MLA Ergün, Kadriye vd. “İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı”. Sakarya University Journal of Science, c. 17, sy. 1, 2013, ss. 33-40, doi:10.16984/saufbed.12964.
Vancouver Ergün K, Kubat C, Çağıl G, Cesur R. İnternet Ortamındaki Tüketici Yorumlarından Özet Bilgi Çıkarımı. SAUJS. 2013;17(1):33-40.

30930 This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.