Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Hızla gelişen teknoloji ile verilere erişmek oldukça kolaylaşmış ancak elde edilen bu veri yığınlarının işlenmesi ve analiz edilmesi ise büyük bir problem haline gelmiştir.
📊
Key Findings & Data:Metin halinde toplanan 2248 haber verisi için iki ayrı yöntem kullanılmış ve birinci yöntemde %95,24'ü ikinci yöntemde ise %99,86'sı doğru olarak sınıflandırılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.
🔬Design:Review & Systematic Survey
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:metin madenciliği · veri madenciliği · metin sınıflandırma
Özet
Hızla gelişen teknoloji ile verilere erişmek oldukça kolaylaşmış ancak elde edilen bu veri yığınlarının işlenmesi ve analiz edilmesi ise büyük bir problem haline gelmiştir. Bu çalışmada çevrimiçi bir haber sitesinden metin halinde toplanan yazıların, metin madenciliği ile daha önceden belirlenmiş haber kategorilerine ayrılması sağlanmıştır. Metin halinde toplanan 2248 haber verisi için iki ayrı yöntem kullanılmış ve birinci yöntemde %95,24'ü ikinci yöntemde ise %99,86'sı doğru olarak sınıflandırılmıştır. Türkçe dilinin özgün yapısından kaynaklı sınıflandırma yapılmasının zorluğundan dolayı bu çalışma ileriki metin madenciliği uygulamaları için faydalı olacaktır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.
AYDEMİR, E., IŞIK, M., TUNCER, T. (2021). Türkçe Haber Metinlerinin Çok Terimli Naive Bayes Algoritması Kullanılarak Sınıflandırılması. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 33 - Sayı: 2, 519–526. https://ajindex.com/articles/397827
Doğan K, Arslantekin S. “Büyük veri: önemi, yapısı ve günümüzdeki durum”. Ankara Üniversitesi Dil ve Tarih-Coğrafya Fakültesi Dergisi, 2016; 56(1), 15-36.
Gautam P, Singh YP, Shaikh P. “Significance and Importance of Data Mining for Marketing Analysis in Finance, Banking Sectors”. International Journal of Applied Research in Science and Engineering, 2017; 26-29.
Khedr AE, Yaseen N. “Predicting stock market behavior using data mining technique and news sentiment analysis”. International Journal of Intelligent Systems and Applications, 9(7), 2017; 22-30.
Martinez-Martin N, Insel TR, Dagum P, Greely HT, Cho MK, “Data mining for health: staking out the ethical territory of digital phenotyping”. NPJ digital medicine, 2018; 1(1), 1-5.
Bustince H, Herrera F, Montero J. Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation and Models. 1th ed. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007.
Alsaidi, S. A., Sadeq, A. T., & Abdullah, H. S., English poems categorization using text mining and rough set theory. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 2020, 9(4), 1701-1710.
Doğan UK, Arslantekin S. “Elektronik Belge Yönetimi, Dijital Arşivleme Sistemleri ve Büyük Veri”. Bilgi Sistemleri Ve Bilişim Yönetimi: Beklentiler Ve Yeni Yaklaşımlar, 2017; 65-80.
Monino JL, Sedkaoui S. Big Data, Open Data and Data Development. 3nd ed. London: ISTE Ltd., 2016.
Liu C, Wang W, Zhang Y, Dong Y, He F, Wu C. “Predicting the popularity of online news based on multivariate analysis”. IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT), Helsinki, Finland, 21-23 Agust 2017.
Esiyok C, Kille B, Jain BJ, Hopfgartner F, Albayrak S. “Users' reading habits in online news portals”. 5th Information Interaction in Context Symposium, New York, U.S.A., 26-29 August 2014.
Sukiennik N, Hui P. “Inflo: News Categorization and Keyphrase Extraction for Implementation in an Aggregation System”. ArXiv, 2018; abs (1812.03781). Yüksel A, Tan G. “Metin Madenciliği Teknikleri ile Sosyal Ağlarda Bilgi Keşfi”. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi, 2018; 6, 324-33.
Usmani, S., ve Shamsi, J. A., News Headlines Categorization Scheme for Unlabelled Data. In 2020 International Conference on Emerging Trends in Smart Technologies (ICETST), 1-6,
IEEE, March 2020. Acı Çİ, ve Çırak A, “Türkçe Haber Metinlerinin Konvolüsyonel Sinir Ağları ve Word2Vec Kullanılarak Sınıflandırılması”. International Journal of InformaticsTechnologies, 2019; 12(3). Dai Z, Taneja H, Huang R. “Fine-grained stru