Yazılım geliştirme taleplerinin metin madenciliği ile sınıflandırılması ve önceliklendirilmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorTunalı, Volkan
dc.contributor.authorTekin, Murat Can
dc.date.accessioned2024-07-12T22:37:57Z
dc.date.available2024-07-12T22:37:57Z
dc.date.issued2018-06en_US
dc.date.submitted2018en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractKurumsal şirketlerde, yazılımlardaki hatalar ve değişiklik talepleri genellikle bir talep yönetim sistemi üzerinden BT birimine iletilir. Bu sistemde yer alan öncelik ve aciliyet bilgisi BT birimi için kritik öneme sahiptir. Ancak, talebi giren kişilerin inisiyatifine bırakılan öncelik kararı her zaman gerçekçi olmamaktadır. Örneğin, kritik olmayan ve düşük öncelikli bir değişiklik talebi yüksek öncelikli olarak girilebilmekte, bu da hatalı planlama ve müşteri memnuniyetsizliği ile sonuçlanabilmektedir. Bu çalışmada, iç müşteri talepleri metin madenciliği yöntemleriyle sınıflandırılarak taleplerin önem derecesi tahmin edilmeye çalışılmıştır. Sistemin eğitimi ve testi için kurumsal bir şirketin talep yönetim sisteminden alınan kayıtlar kullanılmıştır. Ham metin formundaki talep verisi üzerinde temizlik ve önişleme işlemlerinin ardından, doküman-terim matrisinin oluşturulmasında TFIDF ağırlıklandırma yönteminden yararlanılmıştır. Elde edilen veri seti üzerinde çeşitli sınıflandırma algoritmaları test edilmiş ve en yüksek başarıma %74,5 F-Skoru değeri ile Rasgele Orman algoritmasıyla ulaşılmıştır.en_US
dc.description.abstractIn corporations, issues encountered in software and change demands are forwarded to the IT unit via a demand management system. The priority and severity information in this system has critical importance to the IT unit. However, the priority decision that is left to the individuals who create the demand records may not always be realistic. For instance, a non-critical and low-priority demand may be created with the highest priority, and this may lead to faulty planning and eventually to customer dissatisfaction. In this work, internal customer demands were classified using text mining techniques and their priorities were predicted. The system was trained and tested with the records extracted from the demand management system of a corporation. After cleaning and preprocessing the raw textual demand data, TFIDF weighting scheme was used when creating the document-term matrix. Several classification algorithms were tested on the data set obtained, and the highest performance was achieved by Random Forest algorithm with 74.5% F-Score.en_US
dc.identifier.citationTekin, Murat Canen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/12672
dc.institutionauthorTekin, Murat Canen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryDiğeren_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.snmzKT2789en_US
dc.subjecttalep önceliklendirmeen_US
dc.subjectyapay öğrenmeen_US
dc.subjectmetin sınıflandırmaen_US
dc.subjectrasgele ormanen_US
dc.subjectdemand prioritizationen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjecttext classificationen_US
dc.subjectrandom foresten_US
dc.titleYazılım geliştirme taleplerinin metin madenciliği ile sınıflandırılması ve önceliklendirilmesien_US
dc.title.alternativeClassification and prioritization of software development demands with text miningen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Murat_Can_Tekin_YAZILIM GELİŞTİRME TALEPLERİNİN.pdf
Boyut:
1.7 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu