- Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
- Issue: 28 Special Issue
- İş Tatmini Faktörlerini Belirlemeye Ve Analiz Etmeye Yönelik Olarak Çalışanların Çevrimiçi Değerlend...
İş Tatmini Faktörlerini Belirlemeye Ve Analiz Etmeye Yönelik Olarak Çalışanların Çevrimiçi Değerlendirmelerinin Sınıflandırıcı Topluluklarına Dayalı Analizi
Authors : Ali ÖZDEMİR, Aytuğ ONAN, Vildan ÇINARLI ERGENE
Pages : 531-538
Doi:10.31590/ejosat.1008691
View : 13 | Download : 3
Publication Date : 2021-11-30
Article Type : Research
Abstract :Bu çalışma kapsamında iş tatmini faktörlerini belirlemeye ve analiz etmeye yönelik olarak çalışanların çevrimiçi değerlendirmelerinin sınıflandırıcı topluluklarına dayalı analizi yapılmıştır. Metin sınıflandırma işlemi, önceden tanımlanmış kategoriler veya sınıflar altında metin belgelerinin otomatik olarak sınıflandırılmasıdır. Bu kapsamda makine öğrenmesi teknikleri, dokümanlara anahtar kelimeler atamak ve bunları belirli kategorilerde sınıflandırmak için kullanılır. Makine öğrenmesi, belgeleri otomatik olarak kategorilere ayırmamızı sağlar. Metin madenciliği, metinleri organize etmek amacıyla önceden tanımlanmış kategorilere dahil etme işlemidir. Son yıllarda dijital ortamdaki verinin artması, bu verilerden bilgi çıkarımını ve bilginin kullanılabilirliğinin artırılması üzerine olan çalışmaları hızlandırmıştır. Metinlerin verimli kullanılabilmesi ve aranılan bilgiye hızlıca ulaşılabilmesi için metinlerin kategorize edilmesi önem kazanmıştır. Büyük belge koleksiyonlarını elle düzenlemek son derece zaman alıcıdır ve hataya açıktır. Otomatik metin sınıflandırma uygulamaları bu noktada hızlı ve maliyeti düşük çözümler sunar. Metin sınıflandırma işleminin, istenmeyen mesaj veya elektronik postaları filtreleme, bilimsel makalelerin otomatik indekslenmesi, web sayfaların etiketlenmesi, belge türünün tanımlanması gibi uygulama alanları mevcuttur. Çalışanların çevrimiçi değerlendirmelerinin sınıflandırıcı topluluklarına dayalı analizi yapılması amacıyla çalışan kişilerin çalışmış oldukları firmalar hakkındaki düşünceleri tr.indeed.com'da yayınlanan toplam 18 farklı firmadan elde edilen 3023 adet çevrimiçi değerlendirme elde edilmiştir. Her bir veri seti için, öznitelik temsili yöntemlerinden terim sıklığı (TF), terim varlığı (TP) ve TF-IDF ölçütleri için 1-gram, 2-gram ve 3-gram temsilleri ile toplam dokuz farklı veri temsili elde edilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalarda beş temel sınıflandırma algoritması topluluk öğrenme yöntemleri ile birleştirilerek doğru sınıflandırma performansları incelenmiştir.Keywords : Sınıflandırıcı topluluğu, Metin madenciliği, Makine öğrenmesi