Bankacılık sektörü için topluluk öğrenimini kullanan iki aşamalı bir müşteri şikayet yönetimi
No Thumbnail Available
Date
2023
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Access Rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
Abstract
Bu çalışmada; bankacılık sektöründe müşterilerden gelen her türlü bildirimlerin sınıflandırılması, sonrasında bu sınıfların önceliklendirilmesi ve bu önceliğe göre müşteriye geri bildirim verilmesi amaçlanmıştır. Bu sayede müşteri memnuniyeti sağlayacak öncelikli bildirimlere hızlı çözüm üretilebilmesi hedeflenmiştir. Verilerin sınıflandırılmasıyla ilgili yapılan literatür taramasında yüksek doğruluk değerlerinin; Lojistik Regresyon, Uzun Kısa Süreli Bellek, Multinominal Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları ile elde edildiği gözlemlenmiştir. Bu sebeple bu algoritmalarla gerçek bir banka veri seti üzerinde Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing - NLP) yöntemleri kullanılarak eğitim ve sınama işlemleri gerçekleştirilmiştir. Yeni bir yöntem olarak sunulan iki aşamalı yaklaşımla sınırlı sayıda veri setiyle çalışılarak doğruluk değerlerini yüzde yetmişin üzerine çıkarılması başarılmıştır.
Description
Keywords
Doğal Dil İşleme, Makine Öğrenimi, Türkçe Metin Sınıflandırma, Müşteri Memnuniyeti, Logistic Regresyon, Destek Vektör Makinesi, Uzun Kısa Süreli Bellek, Multinominal Naive Bayes
Journal or Series
TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
WoS Q Value
Scopus Q Value
Volume
16
Issue
1
