Duygu Analizi İle Kişiye Özel İçerik Önermek

dc.contributor.authorBostancı, Beyzanur
dc.contributor.authorAlbayrak, Ahmet
dc.date.accessioned2025-03-24T19:50:15Z
dc.date.available2025-03-24T19:50:15Z
dc.date.issued2021
dc.departmentDüzce Üniversitesi
dc.description.abstractBu çalışmada, günümüzde yoğun biçimde kullanılan Facebook ve Twitter sosyal medya platformlarında paylaşılan kullanıcı yorumları duygu analizi teknikleri ile değerlendirilmiştir. Kullanıcı yorumları olarak üniversite tercih döneminde olan kişilerin paylaşımlarını içeren kısıtlı bir veri seti üzerinde çalışılmıştır. Bu veri setinin seçilmesinin nedeni günümüzde üniversite tercih dönemlerinde özellikle TV ve gazeteler aracılığıyla özel ve vakıf üniversitelerinin verdikleri yoğun reklamların sosyal medya kullanıcı profilleri analiz edilerek kişiye özel içerik oluşturma amacıyla kullanılmak istenmesidir. Sosyal medya üzerinden verilecek reklam içeriklerinin TV’lerde verilen reklamlardan maliyet olarak daha uygun olacağı açıktır. Özellikle kamu üniversitelerinin sosyal medya üzerinden reklam verebilmesi daha nitelikli ve bilinçli öğrencileri çekebileceği düşünülmektedir. Burada iki aşamalı bir yaklaşım önerilmektedir. İlk aşamada sosyal medya ortamından toplanan veriler analiz edilmiştir. İkinci aşamada önceden belirlenen sınıfların TF-IDF tekniği puanına göre iyimser, karamsar, mizahi, üretken ve dışa dönük olmak üzere kategorilere ayrılmaktadır. Ayrılan bu kategorilere göre de kullanıcıların profiline uygun reklamlar içerikleri sunulmaktadır.
dc.identifier.endpage60
dc.identifier.issn2667-582X
dc.identifier.issue1
dc.identifier.startpage53
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/19646
dc.identifier.volume4
dc.language.isotr
dc.publisherMurat GÖK
dc.relation.ispartofVeri Bilimi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20250324
dc.subjectDuygu Analizi|Eğitimde Reklam|Sosyal Medya Analizi|TF-IDF
dc.titleDuygu Analizi İle Kişiye Özel İçerik Önermek
dc.typeArticle

Dosyalar