Çin restoranına yapılan müşteri yorumlarının metin madenciliği teknikleri ve makine öğrenme yöntemleriyle analiz edilmesi
Analyzing customer comments of a Chinese restaurant using text mining techniques and machine learning methods
Yazar: ELİF BOZTÜRK KILINÇ
Danışman: DOÇ. DR. FİLİZ KARDİYEN
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Metin madenciliği, büyük metin veri setlerini keşfetme, anlama ve özetleme konusunda bir dizi teknik ve yöntemi içerir.  Bilgi çıkarma ve keşif süreçlerine rehberlik eder. Büyük metin veri setlerinde gizlenmiş olan temaları ve önemli bilgileri belirleyerek, kullanıcıların odaklanmalarını sağlar. Aynı zamanda duygu analizi yaparak, metinlerdeki duyguları anlamak da metin madenciliğinin önemli bir işlevidir. Müşteri yorumları veya sosyal medya paylaşımları üzerinden duygu analizi yapmak, işletmelerin ürün veya hizmet memnuniyet seviyelerini değerlendirmelerine yardımcı olur. Bu çalışma, Çin restoranlarının online platformlardaki müşteri yorumlarını metin madenciliği yöntemleri olan Latent Dirichlet Allocation (LDA) ve Bags of Words (BoW) kullanarak analiz etmeyi ve bu analizler aracılığıyla restoranların hizmet kalitesi ve müşteri memnuniyeti hakkında bilgi elde etmeyi amaçlamaktadır. Metin madenciliği yöntemleri kullanılarak belirlenen konular, restoranın çeşitli yönlerini temsil etmekte ve bu konuların içeriği, müşteri yorumlarındaki belirgin kelimeler aracılığıyla anlaşılmaktadır. Makine öğrenimi uygulamasıyla yapılan analizler ile müşteri yorumlarına dayanarak restoranın genel kalitesini ve müşteri memnuniyeti tahmin edilmiştir. Bu analizde kullanılan Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), Karar Ağacı (DecisionTree), Stokastik gradyan inişi (SGD), AdaBoost, GradientBoosting, LogisticRegression, RandomForest, Destek Vektör Makinesi (SVC), LightGBM, Kneighbors ve XGBoost algoritmalar arasında en iyi performansı gösteren algoritmanın Multilayer Perceptron (MLP) olduğu belirlenmiştir. MLP'nin, müşteri yorumlarından elde edilen verilerle restoranın kalitesini değerlendirme konusunda yüksek doğruluk oranları sağladığı görülmüştür. Bu çalışmada yapılan analizler, restoranın müşteri profilini daha iyi anlamak, pazarlama stratejilerini optimize etmek ve rekabet avantajı sağlamak için kullanılabilir. Bu yöntemler bilgi çağında rekabet avantajı elde etmek isteyen işletmeler için vazgeçilmez bir öneme sahiptir.

Abstract:
Text mining involves a set of techniques and methods for exploring, understanding and summarizing large text data sets. It guides knowledge extraction and discovery processes. It allows users to focus by identifying themes and important information hidden in large text data sets. At the same time, understanding emotions in texts by performing sentiment analysis is also an important function of text mining. Conducting sentiment analysis on customer reviews or social media posts helps businesses evaluate product or service satisfaction levels. This study aims to analyze customer comments of Chinese restaurants on online platforms using text mining methods Latent Dirichlet Allocation (LDA) and Bags of Words (BoW) and to obtain information about the service quality and customer satisfaction of restaurants through these analyses. Topics identified using text mining methods represent various aspects of the restaurant, and the content of these topics is understood through distinct words in customer comments. The overall quality of the restaurant and customer satisfaction were estimated based on customer comments and analyzes made with the machine learning application. Among the Multilayer Perceptron (MLP), Decision Tree (DecisionTree), Stochastic gradient descent (SGD), AdaBoost, GradientBoosting, LogisticRegression, RandomForest, Support Vector Machine (SVC), LightGBM, Kneighbors and XGBoost algorithms used in this analysis, the algorithm with the best performance was determined. It was determined to be Multilayer Perceptron (MLP). MLP has been shown to provide high accuracy rates in assessing restaurant quality with data obtained from customer reviews. The analyzes made in this study can be used to better understand the restaurant's customer profile, optimize marketing strategies and gain competitive advantage. These methods are of indispensable importance for businesses that want to gain competitive advantage in the information age.