E-ticaret ürünlerindeki türkçe kullanıcı yorumlarınınoyunlaştırma, nlp ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması /
Yazar: RIFAT MERT DOLAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YASEMİN KARAGÜL
Doğuş Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Oyunlaştırma = Gamification ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Türkiye'de ve dünyada internet alışverişi, günden güne büyüyen, önemi giderek 
artan, dev bir sektör halini almış durumdadır. Özellikle bu tezin yazıldığı dönem itibari 
ile pandemi sürecinin getirdiği global kısıtlamalarla beraber altın çağını yaşayan internet 
alışverişinin önemi bir kez daha görülmüştür. Zaman tasarrufu, evden çıkmadan alışveriş 
yapmanın rahatlığı, yorulmadan ayağımıza gelen hizmet, ürün çeşitliliği, ödeme 
kolaylığı, ürünler ile ilgili yorumları görebilme, ürün karşılaştırmaları ve teslimat 
kolaylığı tüketicileri internet alışverişine çeken önemli unsurların başında gelmektedir. 
Bu unsurlardan bazıları tüketicilerin ürün tercihlerini ciddi oranda etkilemektedir. 
Bunlardan biri de ürünlere yapılmış olan tüketici yorumlarıdır. Bir ürünü daha önce almış 
ve deneyimlemiş tüketicilerin yorumları, ürünü alacak olan tüketicilerin tercihlerini 
etkilemektedir. 
Bu tezin başlıca amacı, Türkiye'deki internet alışverişi sitelerindeki satılan ürünlere 
yapılan yorumları sınıflandırma algoritmaları, oyunlaştırma ve doğal dil işleme (NLP)
teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi amacıyla gelecek çalışmalara ışık tutmaktır. 
Toplamda 27 teknoloji ürünü ve 11236 kullanıcı yorumu üzerinde oyunlaştırma tekniği 
kullanılmıştır. Mobil uygulama oyunu üzerinden yapılan bir yarışma ile veri tabanında 
saklanan veriyi, rastgele bir şekilde uzmanlara göstererek, manuel etiketlemeler sonucu 
kategorize edilmiş eğitim verisi, doğal dil işleme (Zemberek, gürültü azaltma,belirteç 
oluşturma, normalleştirme), makine öğrenmesi ve sınıflandırma teknikleri (Fasttext, 
cbow, skipgram) kullanılarak 5 farklı duyguya (Çok olumlu, olumlu, nötr, olumsuz, çok 
olumsuz) kategorize edilmiştir. Kullanıcıların yazdıkları yorumlar ve verdikleri 
puanlardaki bazı tutarsızlıklar da grafiksel olarak gösterilmiş olup, gelecek çalışmalara 
yönelik olarak yorumlanmıştır.

Abstract:
Internet shopping is growing, increasing importance, it has already been a huge 
sector in Turkey and the world. Especially since the writing of this thesis, the importance 
of internet shopping, which is experiencing its golden age with the global restrictions 
brought by the pandemic process, has been once again seen. Saving time, the convenience 
of shopping from without leaving home, the service that comes to our home without going 
any place, the variety of products, the convenience of payment, seeing the comments 
about the products, product comparisons and the ease of delivery are the main reasons 
that attract consumers to online shopping. Some of these reasons seriously affect the 
consumers' product preferences. One of these is consumer comments on products. The 
comments of consumers who have already bought and experienced a product before 
affect the preferences of the consumers who will buy the product.
The main objective of this thesis is to shed light on future studies while using 
classification algorithms and techniques, gammification and natural language processing 
(NLP) to commented products sold in Internet Shopping Sites in Turkey. Using 
gamification on daily usage of 27 technology products and 11236 users in total, by 
holding a competition over mobile application game, by showing the data stored in the 
database randomly to experts and categorized as a result of manual tagging, natural 
language processing (Zemberek, noise reduction, tokenization, normalization), machine 
learning and rendering style (Fasttext, cbow, skip-gram) are categorized into 5 different 
emotions (Very positive, positive, neutral, negative, very negative). Some inconsistencies 
in the comments written by the users and their scores were also shown graphically and 
interpreted for future studies.