Örtülü olarak tanımlanmış özelliklere dayalı ve ontoloji destekli düşünce madenciliğine bir yaklaşım

Abstract

İnternet üzerinden satış yapan kuruluşlar genelde müşterilerinin satın aldıkları ürün/hizmet ile ilgili değerlendirmelerini isterler. Gittikçe gelişen bir yapıda olan e-ticaret sayesinde müşteri değerlendirmelerinin sayısı hızla büyümektedir. E-ticaret kuruluşu sayısının ve müşteri sayısının oldukça fazla artması sonucunda, potansiyel müşterinin ürün ile ilgili karar verme aşamasında bu değerlendirmeleri okuması zorlaşmaktadır. Aynı zamanda ürün sahibinin de bu değerlendirmeleri takip etmesi neredeyse imkânsız hale gelmektedir. Müşteri yorumlarından yola çıkarak, ürünlere ait özelliklerin çıkarımı, görüş/düşünce/yorum madenciliği (opinion mining) alanında önemli bir alt araştırma alanıdır. Çıkarılan özellikler, belirli ürünleri satın alan müşteriler tarafından yazılan görüşlerin değerlendirilmesine yardımcı olmaktadır. Bu özelliklerle ilgili müşterilerin olumlu/olumsuz deneyimleri ile ilgili düşüncelerini ortaya çıkarmak mümkün olabilmektedir. Bunu gerçekleştirebilmek için, çoğu zaman müşteri yorumlarının biçimsiz düzyazı şeklinde olmasından dolayı, yorum incelemelerinde kapalı ve açık olarak dile getirilmiş ürün özelliklerini çıkarmanın yollarını geliştirmek gerekmektedir. Bu araştırmada, Türkçe dili ile yapılmış olan ürünlerle ilgili görüş/düşünce/yorum paylaşımlarını inceleyip, ürünlerin özellikleri çıkartan ve bu özelliklerle ilgili duygu playlaşımlarını özetleyen bir metodoloji geliştirmeyi amaçlıyoruz. Çalışmamız, eş anlamlı kelime ya da kelime grupları kullanılarak ifade edilen ürün özelliklerinin tespit edilebilmesi ve ürün özelliklerini içeren ontolojiler kullanarak özelliklerin daha büyük doğruluk oranlarıyla tespit edilebilmesi, açılarından diğer çalışmalardan ayrışmakta ve ürün özelliği çıkarma konusunda başarılı sonuçlar sunmaktadır. E-ticaret siteleri üzerinde yer alan bazı ürünler için yapılan görüş/düşünce/yorum verileri üzerinde yaptığımız deneysel çalışma, önerdiğimiz metodolojinin olumlu sonuçlar verdiğini göstermektedir.