Makine Öğrenmesi ile Ürün Kategorisi Sınıflandırma

Clicks: 235
ID: 11141
2019
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Emerging

Ranked #12 of 17 articles by views in sakarya university journal of computer and information sciences

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Teknolojinin ilerlemesi ve internetin gelişmesi ile beraber günümüzde bilginin gücü de ön plana çıkmıştır. Bununla beraber internet dünyasında bilgi kirliliği ve karmaşası ortaya çıkmaya başlamıştır. Bu karmaşadan anlamlı verilerin çıkartılması ve yorumlanabilmesi için makine öğrenmesi algoritmalarından yararlanılabilir. Bu çalışmada yazı formunda girilen açıklamanın kategori bilgisine ulaşılması amaçlanmıştır. Bir e-ticaret sitesinden ürün bilgileri etiketlenerek veri seti elde edilmiştir. Toplanan bu veri seti makine öğrenmesi algoritmalarıyla model eğitimi gerçekleştirilmiş ve 9 farklı katagoriye ayırmak için doğru tahminleme yapması amaçlanmıştır. Bu eğitim sırasında Random Forest, Karar Ağacı, Multinominal Naive Bayes (Multinominal NB), Logistic Regression, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) sınıflandırıcıları kullanılmış ve çıkan sonuçlar tablolarla karşılaştırılmıştır.
Reference Key
kazan2019makinesakarya Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Serap Kazan;Hakan Karakoca;
Journal sakarya university journal of computer and information sciences
Year 2019
DOI
10.35377/saucis.02.01.523139
URL
http://saucis.sakarya.edu.tr/download/article-file/702149
Keywords
makine öğrenmesi ürün kategorisi

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.