Makine öğrenmesi ile e-ticaret ürün yorumlarının analizi
Analysis of e-commerce product reviews with machine learning
Yazar: MÜJDAT ÇABUK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH YÜCALAR ; DR. ÖĞR. ÜYESİ MANSUR ALP TOÇOĞLU
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde teknolojinin gelişmesiyle birlikte e-ticaret sektörü hızlı bir büyüme sağlamıştır. E-ticaretin gelişmesiyle ürünlere yapılan yorumlar da muazzam bir şekilde artmış ve bunları tek tek inceleyip analiz etmek zorlaşmıştır. Satıcılar yorumların hepsini değerlendiremez duruma gelmiştir. Ayrıca yararlı yorumlar gözden kaçabilmekte ve yorumların tam olarak ne hakkında olduğu da tespit edilememektedir. Bu problemler karşısında yapay zekâ destekli bir otomasyon ihtiyacı ortaya çıkmıştır. 

Bu çalışmada, otomasyonun ilk basamağı olarak görülen ürün yorumlarının sınıflandırılması için bir yöntem geliştirilmiştir. Öncelikle ülkemizde faaliyet gösteren e-ticaret platformlarından 15 bin 170 adet ürün yorumu toplanarak bu yorumlar olumlu, olumsuz ve nötr olarak farklı zamanlarda iki kere etiketlenmiş ve nötr yorumlar çıkarılarak iki sınıflı bir veri seti hazırlanmıştır. Bu veri seti ile Uzun-Kısa Süreli Bellek (Long-Short Term Memory – LSTM) algoritması kullanılarak bir model geliştirilmiş ve bu modelle yine e-ticaret platformlarından toplanan 203 bin 274 adet yorumun yer aldığı veri seti otomatik olarak etiketlenmiştir. Bu sayede manuel ve otomatik etiketlenmiş olarak elde edilen iki veri seti kullanılarak derin öğrenme ve geleneksel makine öğrenmesi algoritmaları ile deneyler yapılmıştır.

Çalışma sonucunda, derin öğrenme algoritmalarının makine öğrenmesi algoritmalarına kıyasla daha başarılı olduğu gözlemlenmiş ve geliştirilen modelle otomatik etiketlenen veri setinin kullanıldığı deneylerde yüksek sonuçlar elde edilmiştir. Oluşturulan sınıflandırma modelinin kullanıldığı bir web tabanlı uygulama geliştirilerek ürün yorumlarının otomatik sınıflandırılması ve akademik çalışmalarda otomatik etiketlenmiş veri seti oluşturma problemlerine çözüm sunulmuştur.

Abstract:
Today, with the development of technology, the e-commerce sector has grown very rapidly. With the development of the e-commerce sector, the comments made on the products have increased tremendously. As the number of reviews of the products increased, it became very difficult to examine and analyse them one by one, and the sellers became unable to evaluate all the comments made on their products. In the face of these problems, the need to create an artificial intelligence supported automation has emerged.

In this study, a method has been developed for the classification of product reviews, which is seen as the first step of automation. First of all, 15,170 product reviews were collected from e-commerce platforms operating in our country, and these comments were labelled as positive, negative and neutral twice at different times, and a two-class data set was prepared by removing neutral comments. With this data set, a model was developed using the Long-Short Term Memory algorithm, and with this model, the data set containing 203,274 comments collected from e-commerce platforms was automatically labelled. In this way, experiments were carried out with machine learning and deep learning algorithms using two manually and automatically labelled data sets.

As a result of the study, very high results were obtained in the experiments in which the automatically labelled data set with the developed model was used. By developing a web-based application in which the classification model we have created is used, we have provided solutions to the problems of automatic classification of product reviews and automatic labelled dataset creation in academic studies.