KİTLE FONLAMASINDAKİ PROJE METİN İÇERİKLERİNİN LSTM İLE ANALİZİ

Authors : Murat Kilinç, Can Aydin, Çiğdem Tarhan

Pages : 48-59

Doi:10.54452/jrb.1021694

View : 25 | Download : 6

Publication Date : 2022-03-30

Article Type : Research

Abstract :Kitle fonlaması (KF), topluluklardan gelen fonlamalarla projelerin finanse edilerek hayata geçmesini sağlayan web platformlarıdır. Dünya çapında her yıl bu platformlar kullanılarak binlerce iş fikri çeşitli öznitelikler ile başarılı bir şekilde gerçekleştirilmektedir. KF başarısına en çok etki eden özniteliklerden birisi de projelerdeki metin içerikleridir. Bu doğrultuda yapılan araştırmada, Türkiye’de faaliyet gösteren KF platformlarındaki özetleyici proje metinleri veri kazıma teknikleriyle toplanmış ve analize hazır hale getirilmiştir. Sonrasında ise KF projelerinin metin içerikleri bir RNN modeli olan LSTM kullanılarak başarı etiketleriyle sınıflandırılmış ve değerlendirme metrikleriyle analiz edilmiştir. Parametre seçimleriyle birlikte kurulan modelin doğruluk oranı %96.18’dir. Çalışmanın sonuçları, KF projeleri için hazırlanan metinlerin karar destek sistemlerinde test edilebileceğini göstermektedir.
Keywords : kitle Fonlaması, metin madenciliği, sinir ağları, derin öğrenme, uzun-kısa süreli bellek