Turistlerin çevre dostu otellerle ilgili memnuniyetini etkileyen faktörlerin makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak araştırılması
Investigating the factors that impact tourists' satisfaction with environment-friendly hotels using machine learning techniques
Yazar: MAHMUD ALRAHHAL
Danışman: DOÇ. DR. FERHAT BOZKURT
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Amaç: Turizm endüstrisi sadece Türkiye ekonomisi için değil, aynı zamanda gezginler için de kritik öneme sahiptir. Oteller, özellikle çevreci oteller gibi turizm tesislerinin geliştirilmesi, hem çevreyi hem de Türkiye ekonomisini mutlaka olumlu yönde etkileyecektir. Son birkaç yılda, yeşil turizm artan bir ilgi görmektedir. Türkiye'de çevre dostu turizm bağlamında büyük sosyal veri analizi, çevre dostu otellerde seyahat edenlerin memnuniyetini etkileyen faktörleri anlamak için kritik öneme sahiptir. TripAdvisor gibi sosyal platformlarda sunulan sosyal verilerin çıkarılan boyutlarının değerlendirilmesi, otel yöneticilerinin ve karar vericilerin iyileştirmeleri gereken tesisleri bilmelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın amacı Türkiye'deki çevre dostu otellerdeki turistlerin deneyimlerini memnuniyetini etkileyen faktörleri makine öğrenmesi yöntemleriyle ortaya çıkarmaktır.
Yöntem: Çalışmanın amacını gerçekleştirmek için bilgiler, Tripadvisor web sitesinden tarama yöntemiyle alınmıştır. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten memnuniyet yönlerini çıkarmak için makine öğrenimi teknikleri, özellikle Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) kullanılmıştır. Müşteri segmentasyonu için k-means kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Son olarak Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (BiLSTM), ve Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU) müşteri yorumlarının sınıflandırması için eğitildi ve karşılaştırıldı.
Bulgular: Bu çalışmada Türkiye'deki çevre dostu otellerdeki turistlerin deneyimlerini ve memnuniyetini etkileyen faktörlerin elde edilmesi için LDA konu modelleme tekniği kullanılmıştır. LDA ile 4 konu elde edilmiştir. Müşteri segmentasyon işlemi için K-means ile turistler 3 gruba ayırılmıştır. Yorum sınıflandırmada LSTM, BiLSTM, ve GRU kullanılmıştır. 96% doğruluk değeri ve 10% kayıp değeri  ile en iyi performans gösteren BiLSTM modeli elde edilmiştir.
Sonuç: Sonuç olarak bu çalışmada turistlerin Türkiye'deki çevre dostu otellerle olan deneyimlerini etkileyen bir takım önemli faktörü ortaya koyulmuştur. Bu faktörlerin çıkarılması hem müşteriler için hem de işletme sahipleri için önemlidir ve ona göre işletme hizmetleri iyileştirilebilir. K-means kümeleme tekniği ile müşteriler 3 ayrı gruba (az memnun, orta memnun ve çok memnun) ayırılarak grup bazlı müşteri memnuniyeti araştırılmıştır. Son olarak LSTM, BiLSTM, ve GRU yorum sınıflandırma işlemi için karşılaştırılmıştır ve en yüksek doğruluk veren model elde edilmiştir.

Abstract:
Purpose: Tourism industry is critically essential for not only Turkish economy but also for travelers. Enhancing tourism facilities like hotels, particularly environment-friendly hotels will absolutely affect both environment in general and Türkiye's economy positively. Over the past few years, green tourism has drawn increasing focus. Big social data analysis in the context of environment-friendly tourism in Türkiye is critically important to comprehend the factors that impact travelers' satisfaction in echo-friendly hotels. Evaluating the extracted dimensions of social data presented on social platforms like TripAdvisor will help hotel managers and decision-makers to know the facilities that they should improve. The aim of this study is to reveal the factors that affect the satisfaction of tourists' experiences in environmentally friendly hotels in Turkey with machine learning methods.
Method: In order to fulfill the study's objective, the information was taken from the Tripadvisor website by means of a crawling method. To extract satisfaction aspects from user-generated content, machine learning techniques, particularly Latent Dirichlet Allocation (LDA), was used. The k-means clustering method was utilized for customer segmentation. Finally, Long Short-Term Memory (LSTM), Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), and Gated Recurrent Unit (GRU) were trained and compared for customer review classification.
Findings: In this study, LDA subject modeling technique was used to obtain the factors affecting the satisfaction of the experiences of tourists in environmentally friendly hotels in Turkey. 4 subjects were obtained with LDA. For the customer segmentation process, the tourists were divided into 3 groups with K-means. LSTM, BiLSTM, and GRU were used for comment classification. The best performing BiLSTM model was obtained with 96% accuracy value and 10% loss value.
Results: As a result, in this study, a number of important factors that affect tourists' experience with eco-friendly hotels in Turkey are revealed. Extracting these factors is important for both customers and business owners, and business services can be improved accordingly. With the K-means clustering technique, customers were divided into 3 different groups (less satisfied, moderately satisfied and very satisfied) and group-based customer satisfaction was investigated. Finally, LSTM, BiLSTM, and GRU were compared for the interpretation classification process and the model with the highest accuracy was obtained.