E-ticaret sistemlerinde yapılan ürün yorumlarının metin madenciliği uygulaması ile incelenmesi
Analysis of product comments are examined in e-commerce systems with text mining application
Yazar: GÖKAY YILMAZ
Danışman: PROF. DR. ZAFER ASLAN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Elektronik ticaret = Electronic commerce ; Metin sınıflandırma = Text categorization ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Çalışmanın genel amacı e-ticaret sistemlerinde bulunan ürünlere yapılan yorumların metin madenciliği uygulaması kullanılarak türüne göre sınıflandırılmasıdır. E-ticaret sistemi olarak OpenCart e-ticaret altyapısı kullanılmış ve "ecommercecomments.store" domaini üzerine kurulum yapılarak kurulum aşamaları anlatılmıştır. Günümüzde internet üzerinden hemen hemen her ihtiyaca erişilebilmektedir. Ticaret alanında internet, verimliliğe yaptığı katkı ve daha az kaynak kullanımı sunması nedeniyle yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır.

Özellikle ortalama 15 yıldır olmak üzere hem Türkiye hem de dünyada internet kullanımı ve internet tabanlı uygulamalar hızla artmıştır. Çevrimiçi olarak sunulan hizmetlerin kalitesi de buna paralel olarak artmaya devam etmektedir. Bu bağlamda şirketler, teknoloji ve yazılımı kendi çıkarları için kullanmaya başlamış, veri madenciliği gibi yöntemlerle kendilerine yarar sağlayacak verileri yorumlayarak hizmet kalitelerini arttırma yönünde adımlar atmışlardır. Veri madenciliğinin amacı, büyük veri setlerinden anlaşılır olmayan ancak yararlı olabilecek bilgilerin çıkarılması ve üretilmesidir. Bu bilgilerin çeşitli algoritmalar ile toplanmasını ve nitelendirilmesini kapsar. E-ticaret sistemlerinde müşteri değerlendirmesi, bir ürününün/hizmetin, satın alan ve kullanan müşteri tarafından verilen geri bildirimdir. E-Ticaret sistemlerinin önemli alanlarından birisi tüketici değerlendirmeleridir. Bu değerlendirmeler müşterilerin iyi ürünleri ve güvenilir satıcıları seçmelerine yardımcı olmaktadır.
 
Bu çalışma ile birlikte ürünlere yapılan bu yorumların/değerlendirmelerin, metin madenciliği kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Böylece büyük veriler daha anlamlı ve küçük verilere dönüştürülerek, problem yaşayan kullanıcıların belirlenmesinde daha hızlı bir yöntem olarak kullanılabilecektir. Bu yöntem ile özellikle öznel olarak yapılan yorumların incelenmesi zor gözükse de metin madenciliği uygulamaları ile bu durumun ne kadar kolaylaştırılabileceği vurgulanmıştır. Çalışma sonucunda metin madenciliği ile işlenen veriler beklenen sonuçları vermiştir. Sınıflandırma sonucunda güven değeri yüksek olan metinler doğru etiketler altında sıralanmıştır.

Abstract:
The general purpose of the study is to classify the comments made on products in e-commerce systems by type using text mining application. As the e-commerce system, OpenCart e-commerce infrastructure was used and the installation steps were explained by installing on the "ecommercecomments.store" domain. Today, almost every need can be accessed on the internet. In the field of trade, the internet has been widely used due to its contribution to efficiency and less resource use.

 In particular, the average internet usage in both Turkey and the world for 15 years, including web-based applications has rapidly increased. The quality of the services offered online continues to increase in parallel. In this context, companies have started to use technology and software for their own interests and have taken steps to increase their service quality by interpreting data that will benefit them through methods such as data mining. The purpose of data mining is to extract and produce incomprehensible but useful information from large data sets. It covers the collection and qualification of this information with various algorithms. In e-commerce systems, customer evaluation is the feedback given by the customer who purchases and uses a product / service. One of the important areas of e-commerce systems is consumer evaluation. These reviews help customers choose good products and reliable vendors. 

With this study, the classification process of these comments/evaluations made on the products was carried out using text mining. In this way, big data can be transformed into more meaningful and smaller data and can be used as a faster method to identify users who have problems. Although it seems difficult to examine the interpretations made especially subjectively with this method, it was emphasized how this situation can be facilitated by text mining applications. As a result of the study, the data processed by text mining gave the expected results. And the result of the classification, the texts with high confidence values were listed under the correct classifiers.