İpek, Aslı BoruDosdoğru, Ayşe TuğbaErol, Rızvan2025-01-062025-01-0620212146-538X10.17714/gumusfenbil.691428https://doi.org/10.17714/gumusfenbil.691428https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/414681https://hdl.handle.net/20.500.14669/444Sosyal medya kullanıcılarının sayısı her geçen gün katlanarak artmaktadır. Bu gelişme, tedarik zincirinde iş zekasınınilerletilmesinde önemli fırsatlar sunduğu için araştırmacıları ve yöneticileri sosyal medya ve müşteri duygularını analizetmeye teşvik etmektedir. Ancak, tedarik zinciri üyeleri günümüz iş dünyasında genel duyguları anlamaktazorlanmaktadır. Bu nedenle, tedarik zincirine değerli bilgiler sağlamak için çeşitli yöntemler kullanılmaktadır. Buçalışmada, SentiStrength tek bir ürün ile ilgili müşteri yorumlarını analiz etmek için kullanılmaktadır. Daha sonra,SentiStrength'in çıktısı ve ürün talepleri, müşteri taleplerini tahmin etmek için Yapay Sinir Ağına beslenmiştir. Ardından,tahmin edilen müşteri talepleri kullanılarak envanter rotalama problemini çözmek için Baskılanamayan SıralamalıGenetik Algoritma II (NSGA-II) tabanlı simülasyon optimizasyonu kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçları, duygu analiziiçeren melez metodolojinin kullanımının envanter rotalama problemini başarılı bir şekilde analiz edebileceğinigöstermiştir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar BilimleriYazılım MühendisliğiBilgisayar BilimleriBilgi SistemleriBilgisayar BilimleriDonanım ve MimariBilgisayar BilimleriTeori ve MetotlarBilgisayar BilimleriYapay ZekaArticle134112641468111