Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MAHMUD ALRAHHAL
Danışman: Ferhat Bozkurt
Özet:
Amaç: Turizm endüstrisi sadece Türkiye ekonomisi için değil, aynı zamanda gezginler için de
kritik öneme sahiptir. Oteller, özellikle çevreci oteller gibi turizm tesislerinin geliştirilmesi,
hem çevreyi hem de Türkiye ekonomisini mutlaka olumlu yönde etkileyecektir. Son birkaç
yılda, yeşil turizm artan bir ilgi görmektedir. Türkiye'de çevre dostu turizm bağlamında büyük
sosyal veri analizi, çevre dostu otellerde seyahat edenlerin memnuniyetini etkileyen faktörleri
anlamak için kritik öneme sahiptir. TripAdvisor gibi sosyal platformlarda sunulan sosyal
verilerin çıkarılan boyutlarının değerlendirilmesi, otel yöneticilerinin ve karar vericilerin
iyileştirmeleri gereken tesisleri bilmelerine yardımcı olacaktır. Bu çalışmanın amacı
Türkiye’deki çevre dostu otellerdeki turistlerin deneyimlerini memnuniyetini etkileyen
faktörleri makine öğrenmesi yöntemleriyle ortaya çıkarmaktır.
Yöntem: Çalışmanın amacını gerçekleştirmek için bilgiler, Tripadvisor web sitesinden tarama
yöntemiyle alınmıştır. Kullanıcı tarafından oluşturulan içerikten memnuniyet yönlerini
çıkarmak için makine öğrenimi teknikleri, özellikle Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA)
kullanılmıştır. Müşteri segmentasyonu için k-means kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Son
olarak Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM), Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (BiLSTM), ve
Geçitli Tekrarlayan Birim (GRU) müşteri yorumlarının sınıflandırması için eğitildi ve
karşılaştırıldı.
Bulgular: Bu çalışmada Türkiye’deki çevre dostu otellerdeki turistlerin deneyimlerini ve
memnuniyetini etkileyen faktörlerin elde edilmesi için LDA konu modelleme tekniği
kullanılmıştır. LDA ile 4 konu elde edilmiştir. Müşteri segmentasyon işlemi için K-means ile
turistler 3 gruba ayırılmıştır. Yorum sınıflandırmada LSTM, BiLSTM, ve GRU kullanılmıştır.
96% doğruluk değeri ve 10% kayıp değeri ile en iyi performans gösteren BiLSTM modeli elde
edilmiştir.
Sonuç: Sonuç olarak bu çalışmada turistlerin Türkiye'deki çevre dostu otellerle olan
deneyimlerini etkileyen bir takım önemli faktörü ortaya koyulmuştur. Bu faktörlerin çıkarılması
hem müşteriler için hem de işletme sahipleri için önemlidir ve ona göre işletme hizmetleri
iyileştirilebilir. K-means kümeleme tekniği ile müşteriler 3 ayrı gruba (az memnun, orta
memnun ve çok memnun) ayırılarak grup bazlı müşteri memnuniyeti araştırılmıştır. Son olarak
LSTM, BiLSTM, ve GRU yorum sınıflandırma işlemi için karşılaştırılmıştır ve en yüksek
doğruluk veren model elde edilmiştir.