KADES uygulaması hakkında kullanıcı yorumları üzerinden web madenciliği ve duygu analizi
2025
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Dr. Gözde Koca ; Doç. Dr. Özüm Eğilmez
Özet (TR)
Ülkemizde kadına yönelik şiddetle mücadelede çeşitli uygulamalar ve platformlar aktif bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çerçevede, bilgi teknolojileri ve acil durum hatları, devlet kurumları tarafından şiddetle mücadelede etkili birer iletişim aracı olarak ön plana çıkmaktadır. Bilgi teknolojileri alanında, İçişleri Bakanlığı ile Emniyet Genel Müdürlüğü'nün (EGM) iş birliğiyle geliştirilen Kadın Destek Uygulaması (KADES), güvenlik birimleriyle entegre çalışan güncel ve etkin bir uygulama örneği olarak dikkat çekmektedir. Bu tez çalışmasında, KADES uygulamasına ait kullanıcı yorumları veri madenciliği yöntemiyle elde edilmiş ve metin madenciliği teknikleriyle WEKA programında işlenmek üzere uygun hale getirilmiştir. Veriler, dengeli ve dengesiz olarak iki farklı veri grubu halinde düzenlenmiş ve Naive Bayes, KNN ve SMO algoritmaları kullanılarak sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Yorumlar, üç etiketli (pozitif, negatif ve nötr) ve iki etiketli (pozitif ve negatif) olarak sınıflandırılmış, her iki grup da dengeli ve dengesiz veri olarak ayrı değerlendirilmiştir. Analiz sonuçlarına göre, üç etiketli dengesiz verilerde %81.118 sınıflandırma doğruluğu ile SMO algoritmasının diğer sınıflandırıcılardan üstün olduğu görülmüştür. Üç etiketli dengeli verilerde ise Naive Bayes algoritması %83.890 doğruluk oranıyla iyi bir performans sergilemekle birlikte, SMO %84.246 doğruluk oranıyla en iyi sonucu vermiştir. KNN algoritmasının farklı k değerleri (k=1, k=3 ve k=5) kullanılarak yapılan değerlendirmelerde diğer algoritmalardan daha düşük performans gösterdiği belirlenmiştir. İki etiketli dengesiz verilerde %92.359 doğruluk oranıyla SMO, diğer yöntemlere göre daha başarılı bulunmuştur. İki etiketli dengeli verilerde Naive Bayes %90.988 doğruluk oranı ile başarılı sonuçlar elde etse de, SMO algoritması %95.928 doğruluk oranıyla en yüksek performansı sağlamıştır. Genel olarak, dengeli veri kullanıldığında sınıflandırma doğruluğunun arttığı gözlemlenmiştir.
Yazar
Dr. Pakize Merve Marttin
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Pakize Merve Marttin (Yüksek Lisans Tezi). KADES uygulaması hakkında kullanıcı yorumları üzerinden web madenciliği ve duygu analizi, 2025, Bilecik Şeyh Edebali Üniversity.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Bilecik Şeyh Edebali Üniversity tezlerinden daha fazlası
- Çevrenin kasten kirletilmesi suçu(2016)
- Geleneksel metotlar ile üretilen domates ve biber salçalarında aflatoksin risk profilinin değerlendirilmesi(2021)
- Elektronik Beyanname Sistemi'nin SWOT, AHP ve MARCOS yöntemleri ile analizi: Bilecik ili örneği(2022)
- Terörün küreselleşmesi ve AB'nin terörle mücadele politikasındaki dönüşüm(2010)
- Doğu ve Güneydoğu Anadolu'dan batıya yönelen göçlerin toplumsal sonuçları (1984-2006)(2010)
- Çalışma ahlakının örgütsel vatandaşlık davranışı üzerine etkisi ve bir uygulama(2010)
