Imagen de Portada
Código QR

KARAR AĞACI ALGORİTMASI İLE METİN SINIFLANDIRMA: MÜŞTERİ YORUMLARI ÖRNEĞİ.

Most of the data available today are text based. This necessitates developing some methods for their analysis. Because inspecting these text is very difficult, even impossible most of the time. Necessity of extracting knowledge from text data has triggered works about automatically extracting knowle...

Descripción completa

Publicado en:Journal of International Social Research / Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi Vol. 11; no. 55; pp. 782 - 793
Autores principales: AYTEKİN, Çiğdem, SÜTCÜ, Cem Sefa, ÖZFİDAN, Umut
Formato: Artículo
Publicado: Journal of International Social Research Feb2018
Acceso en línea:Ver este registro en EBSCOhost
fields @attributes:
  recordID: 1
pdfLink:
plink: https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=hlh&AN=129719816&site=ehost-live
header:
  @attributes:
    shortDbName: hlh
    uiTerm: 129719816
    longDbName: Humanities International Complete
    uiTag: AN
  controlInfo:
    bkinfo:
    jinfo:
      jid:
        13079581
        61LH
      jtl: Journal of International Social Research / Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi
      issn: 13079581
      maglogo: N
    pubinfo:
      dt: Feb2018
      vid: 11
      iid: 55
      pid: 42308
      pub: Journal of International Social Research
    artinfo:
      ui:
        129719816
        10.17719/jisr.20185537249
      ppf: 782
      ppct: 11
      formats:
        fmt:
          @attributes:
            type: P
            size: 1.2MB
      tig:
        atl: KARAR AĞACI ALGORİTMASI İLE METİN SINIFLANDIRMA: MÜŞTERİ YORUMLARI ÖRNEĞİ.
      aug:
        au:
          AYTEKİN, Çiğdem
          SÜTCÜ, Cem Sefa
          ÖZFİDAN, Umut
        affil:
          Doç Dr, Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim Anabilim Dalı
          Prof Dr, Marmara Üniversitesi İletişim Fakültesi Bilişim Anabilim Dalı
          Uygulama Mimarı-Danışman, Fore Teknoloji
      sug:
      keyword:
        Customer Comments
        Decision Trees Algorithm
        Entropy
        Text Classification
        Unstructured Data
        Entropi
        Karar Ağacı Algoritması
        Müşteri Yorumları
        Metin Sınıflandırma
        Yapısal Olmayan Veri
      ab:
        Most of the data available today are text based. This necessitates developing some methods for their analysis. Because inspecting these text is very difficult, even impossible most of the time. Necessity of extracting knowledge from text data has triggered works about automatically extracting knowledge out of text data and text classifications methods have emerged. But since text data are not structural, their analysis are different than traditional machine learning applications. In this study, by selecting a sample from customer comments in a firm's database, a decision tree model is constructed which can assign these comments into complaint-request-acknowledgement classes. Algorithm is based on entropy and knowledge gain calculations. This way, first attributes -words- that can represent customer comments have extracted and by defining nodes class labels.
        Günümüzde mevcut olan verinin büyük çoğunluğunun metin tabanlı olması, onların analizi için birtakım yöntemlerin geliştirilmesini zorunlu hale getirmiştir. Zira bu metinlerin manuel olarak incelenmesi çok zordur, hatta çoğu durumda imkânsızdır. Metin verilerden bilgi çıkarımının zorunlu hale gelmesi otomatik olarak bilgi çıkarımına yönelik çalışmaları tetiklemiş ve metin sınıflandırma yöntemleri ortaya çıkmıştır. Ancak metin veriler yapısal olmadığından analizleri de geleneksel makine öğrenmesi uygulamalarından farklı olmaktadır. Bu çalışmada bir işletme veri tabanında yer alan müşteri yorumlarından örneklem seçilerek, onları şikâyet-talep-teşekkür sınıflarına atayacak bir karar ağacı modeli oluşturulmuştur. Algoritma, entropi ve bilgi kazanımı hesaplama yöntemlerini esas almaktadır. Bu yolla önce müşteri yorumlarından onları temsil edebilecek nitelikteki öznitelikler --kelimeler-- çıkarılmış ve düğümler belirlenerek ilgili sınıf etiketleri tespit edilmiştir.
      pubtype: Academic Journal
      doctype: Article
      src: R
    language: Turkish
    refInfo:
    copyright:
      @attributes:
        flag: Y
      custom: Copyright of Journal of International Social Research / Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi is the property of Journal of International Social Research and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use.
      item: Journal of International Social Research / Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi
      holder: Journal of International Social Research
      dt:
        @attributes:
          year: 2018
    holdings:
      @attributes:
        islocal: N