Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W2998075412> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 81 of
81
with 100 items per page.
- W2998075412 endingPage "457" @default.
- W2998075412 startingPage "447" @default.
- W2998075412 abstract "İnternet kullanımındaki artışa paralel olarak dünyanın farklı noktalarındaki insanlar farklı konulardaki duygu ve düşüncelerini sosyal medyalar aracılığıyla kolay bir şekilde aktarabilmektedirler. Bu sosyal medyalar içerisinde önemli bir yere sahip olan Twitter vasıtasıyla küresel ölçekte her gün çeşitli konularda milyonlarca mesaj yazılmakta ve okunmaktadır. Firmaların rekabet gücünü artırmak açısından tüketici davranışlarını anlamak önemli bir konu iken Twitter gibi büyük veri kaynakları, davranışların analiz edilebilme yöntemlerini çok yönlü ele almaktadır. Aynı zamanda gelişmiş ülkeler güç sahibi olmak için veri madenciliği projelerine önemli kaynaklar ayırmaktadır. Çalışmada veri madenciliği algoritmaları kullanılarak mobilya tercihindeki eğilimleri belirlemek için bir sosyal medya ağı olan Twitter’da yapılan ilgili paylaşımlar değerlendirmeye alınmıştır. Bu kapsamda Rapidminer ve doğal dil işleme yazılımları kullanılarak içinde mobilya geçen popüler tweetler Mayıs 2018-Şubat 2019 tarihleri arasında on ay boyunca toplanmış ve doğal dil işleme yazılımları sayesinde tweetlerin duygu durumları (pozitif ve negatif) belirlenmiştir. Daha sonra pozitif ve negatif tweetlerde geçen anahtar kelimelerin morfolojik analizleri gerçekleştirilmiştir. Son olarak veri madenciliğinde kullanılan karar ağacı ve birliktelik algoritmalarından faydalanarak anlamlı bilgiler elde edilmiştir. Karar ağacı algoritmasına göre pozitif veya negatif duyguların oluşumunda itiraz, kampanya, keşfetmek ve fikir gibi kelimelerin baskın olduğu belirlenmiştir. Birliktelik algoritması sonucunda ise en pozitif duyguları uyandıran kelimelerin sipariş ile yapılmış, fırsat ve ahşap gibi ifadeler olduğu tespit edilmiştir. Aynı algoritmada en negatif duyguları uyandıran kelimeler ise kasvet, keyifsiz, rahatsız ve kumaş olarak sıralanmıştır." @default.
- W2998075412 created "2020-01-10" @default.
- W2998075412 creator A5022257299 @default.
- W2998075412 creator A5035317803 @default.
- W2998075412 creator A5038504944 @default.
- W2998075412 creator A5053876360 @default.
- W2998075412 creator A5073568131 @default.
- W2998075412 creator A5083372387 @default.
- W2998075412 creator A5085309675 @default.
- W2998075412 creator A5087879787 @default.
- W2998075412 date "2019-12-27" @default.
- W2998075412 modified "2023-09-27" @default.
- W2998075412 title "Determining the orientation in choosing furniture based on social media based on data mining algorithms: Twitter example" @default.
- W2998075412 cites W1139093995 @default.
- W2998075412 cites W2025243661 @default.
- W2998075412 cites W2035265584 @default.
- W2998075412 cites W2074319496 @default.
- W2998075412 cites W2079556068 @default.
- W2998075412 cites W2099626018 @default.
- W2998075412 cites W2212194823 @default.
- W2998075412 cites W2561740238 @default.
- W2998075412 cites W2593485062 @default.
- W2998075412 cites W2594056497 @default.
- W2998075412 cites W2737521397 @default.
- W2998075412 cites W2768163028 @default.
- W2998075412 cites W2770751658 @default.
- W2998075412 cites W2890372309 @default.
- W2998075412 cites W2890631927 @default.
- W2998075412 cites W2897026206 @default.
- W2998075412 cites W2908221130 @default.
- W2998075412 cites W2093366722 @default.
- W2998075412 doi "https://doi.org/10.18182/tjf.609967" @default.
- W2998075412 hasPublicationYear "2019" @default.
- W2998075412 type Work @default.
- W2998075412 sameAs 2998075412 @default.
- W2998075412 citedByCount "4" @default.
- W2998075412 countsByYear W29980754122020 @default.
- W2998075412 countsByYear W29980754122021 @default.
- W2998075412 countsByYear W29980754122022 @default.
- W2998075412 countsByYear W29980754122023 @default.
- W2998075412 crossrefType "journal-article" @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5022257299 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5035317803 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5038504944 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5053876360 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5073568131 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5083372387 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5085309675 @default.
- W2998075412 hasAuthorship W2998075412A5087879787 @default.
- W2998075412 hasBestOaLocation W29980754121 @default.
- W2998075412 hasConcept C11413529 @default.
- W2998075412 hasConcept C142362112 @default.
- W2998075412 hasConcept C144027150 @default.
- W2998075412 hasConcept C15708023 @default.
- W2998075412 hasConcept C33923547 @default.
- W2998075412 hasConcept C86803240 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C11413529 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C142362112 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C144027150 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C15708023 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C33923547 @default.
- W2998075412 hasConceptScore W2998075412C86803240 @default.
- W2998075412 hasLocation W29980754121 @default.
- W2998075412 hasOpenAccess W2998075412 @default.
- W2998075412 hasPrimaryLocation W29980754121 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W1485264017 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W1557907936 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W174216691 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W2111865594 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W2248387313 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W2944012422 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W2987111374 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W3120330463 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W3203105381 @default.
- W2998075412 hasRelatedWork W1934311404 @default.
- W2998075412 isParatext "false" @default.
- W2998075412 isRetracted "false" @default.
- W2998075412 magId "2998075412" @default.
- W2998075412 workType "article" @default.