KADES uygulaması hakkında kullanıcı yorumları üzerinden web madenciliği ve duygu analizi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
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
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
- Yeni kurulan üniversitelerde çalışanların örgüt kültürü algısı: Bilecik üniversitesi örneği(2011)
- Tekstil endüstrisi atıksularının arıtılmasında kullanılmak üzere lab/pilot ölçekte membran biyoreaktör tasarımı ve imalatı(2012)
- Anthony Giddens'ın politik felsefesi(2013)
- Çevrenin kasten kirletilmesi suçu(2016)
- Plastisite modellerinin sac metal formlama sonlu elemanlar analizleri üzerine etkilerinin tespiti(2019)
- Bilecik-Bozüyük bölgesi granit ve feldspat hammaddeleri ile eti maden borik asit ve boraks dekahidrat atıklarının sır bünyelerinde kullanım olanaklarının araştırılması(2025)
