Otel Hizmetlerinin Değerlendirilmesinde Gizli Dirichlet Ayrımı ile Analiz: Kastamonu İli Örneği (Analysis with Latent Dirichlet Allocation in the Evaluation of Hotel Services: The Case of Kastamonu)
DOI:
https://doi.org/10.21325/jotags.2022.1124Anahtar Kelimeler:
Otel- Gizli Dirichlet ayrımı- KastamonuÖzet
Bu çalışmada, Kastamonu ilinde yer alan otellere yönelik kullanıcıların TripAdvisor sitesi üzerinden yaptığı yorum, görüş ve değerlendirmeler Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA) ile analiz edilmiştir. Analiz doğrultusunda elde edilen anahtar kelimeler ile de kümeleme yapılmıştır. Sonrasında kümelere çeşitli başlıklarda etiketleme yapılarak yorumlar görselleştirilmiştir. Yapılan analiz sonucunda en çok İstanbul’daki kullanıcıların Kastamonu’yu ve gene ağırlıklı olarak ağustos ayında ziyaret ettiği ve gene kullanıcıların ailesiyle birlikte seyahat ettiği görülmüştür. Ayrıca kullanıcı yorumları doğrultusunda temel hizmetler, deneyim, konfor ve rahatlık, değer ve eğlence, yapılacak şeyler etiketleri de çıkarılmıştır. Analiz sonucuna göre en yüksek önem derecesine sahip etiket temel hizmetler (0,271) iken; en düşük önem derecesine sahip etiket ise yapılacak şeyler (0,164) olarak tespit edilmiştir. En çok öne çıkan kelimeler ise sırasıyla otel, oda/odalar, kahvaltı, kibarlık, personel, Kastamonu ve temizliktir.
Referanslar
Afaq, A., Gaur, L., & Singh, G. (2022). A latent dirichlet allocation technique for opinion mining of online reviews of global chain hotels. In 2022 3rd International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM), 201-206.
Akhtar, N., Zubair, N., Kumar, A., & Ahmad, T. (2017). Aspect based sentiment oriented summarization of hotel reviews. Procedia Computer Science, 115, 563-571.
Annisa, R., & Surjandari, I. (2019). Opinion mining on mandalika hotel reviews using latent dirichlet allocation. Procedia Computer Science, 161, 739-746.
Blei, M. D., Ng, A. Y.-T., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 993-1022.
Bolelli, L., Ertekin, Ş., & Giles, C. L. (2009). Topic and trend detection in text collections using latent dirichlet allocation. Proceedings of the 31th European Conference on IR Researchon Advances in Information Retrieval. Toulouse, 776-780.
Budak, İ. (2021), Veri ve Metin Madenciliği ile Hava Yolu İşletmelerinin Sosyal Medya Yorum Ve Skorlarının Değerlendirilmesi, Pamukkale Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Denizli.
Chen, Y. S., Chen, L. H., & Takama, Y. (2015). Proposal of LDA-based sentiment visualization of hotel reviews. In 2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW) (pp. 687-693). IEEE.
Ekinci, E., & Omurca, S. İ. (2017). Ürün özelliklerinin konu modelleme yöntemi ile çıkartılması. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 9(1), 51-58.
Guo, Y., Barnes, S., J. & Jia, Q. (2017). Mining meaning from online ratings and reviews: tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation. Tourism Management, 59(2017):467-483.
Hu, N., Zhang, T., Gao, B., & Bose, I. (2019). What do hotel customers complain about? Text analysis using structural topic model. Tourism Management, 72, 417-426.
Jadhav, N. (2014, 26 June). Topic models for sentiment analysis: A literature survey. Center for Indian Language Technology (CFILT), 1-11.
Maier, D., Waldherr, A., Miltner, P., Wiedemann, G., Niekler, A., Keinert, A., ... & Adam, S. (2018). Applying LDA topic modeling in communication research: Toward a valid and reliable methodology. Communication Methods and Measures, 12(2-3), 93-118.
Nguyen, V. H., & Ho, T. (2021). Analyzing customer experience in hotel services using topic modeling. Journal of Information Processing Systems, 17(3), 586-598.
Priyantina, R. A., & Sarno, R. (2019). Sentiment analysis of hotel reviews using latent dirichlet allocation, Semantic similarity and LSTM. International Journal of Intelligent Systems, 12(4), 142-155.
www.rapidminer.com, Erişim Tarihi: 15.07.2022.
www.tripadvisor.com, Erşim Tarihi: 15.07.2022.
Xiang, Z., Du, Q., Ma, Y., & Fan, W. (2017). A comparative analysis of major online review platforms: Implications for social media analytics in hospitality and tourism. Tourism Management, 58, 51-65.
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2023 Journal of Tourism & Gastronomy Studies
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
