Fakhruddin, FajarDemircan, Yasemin ŞengünÜnen, Hüseyin Can2024-07-122024-07-122017Fakhruddin, F. (2017). Enhanced multinomial naive bayes classifier for predict sentiment orientation. Demircan, Y. Ş. ve Ünen, H. C. (ed.). 2017 Faculty of Engineering and Natural Sciences International Student Congress içinde (9-10 ss.). İstanbul: Maltepe Üniversitesi.978-975-6750-93-2https://hdl.handle.net/20.500.12415/6135Sentiment classification using machine learning approach has increased tremendously for classify product reviews data. One of works in sentiment classification is to automatically evaluate product value by classifying text reviews into positive or negative sentiment. This research interest also supported by an increasing amount of online information. ln amazon,com alone, we are dealing with millions of product reviews, therefore we decided to choose multinomial naive bayes which is has low training time complexity but it is often outperformed by other algorithms. ln this paper, a method titled Enhanced Multınomial Naive Bayes Classifier for Predict Sentiment Orientation is proposed to increase prediction accuracy of sentiment classification on online shop product reviews...Makine öğrenmesinde Big Data'nın incelenmesi amaçlı sentiment analizi çok artış göstermiştir. Sentiment sınıflandırmasında yapılan çalışmalardan biri de text'i pozitif veya negative olarak ayırmadır. Bu araştırma pek çok online bilgiyi de desteklemekde. Sadece amazon.com da milyonlarca 'review' - inceleme verileri bulunmakda, bu nedenle de çoklu bayes sınıflandırma seçtik ki, burada eğitme zamanı (training time) karmaşalığı daha az ve diğer metodlar dan daha iyi performans gösteriyor. Bu makalede online alışveriş için, "Duyarlılık analizine yönelik tahmin için Geliştirilmiş Naive Bayes Classifier" önerilmektedir."...enAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Statesinfo:eu-repo/semantics/openAccessMultinomial naive bayesMachine learningSentiment classificationOnline shopProduct reviewÇok sınıflı naive bayesMakine öğrenimiDuygusal sınıflandırmaOnline mağazaÜrün değerlendirmesiConference Object109