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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장재영 (한성대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제19권 제2호
발행연도
2014.5
수록면
95 - 108 (14page)

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오피니언 마이닝은 문서로부터 의견을 추출하는 텍스트 마이닝의 응용분야로 현재 활발한 연구가 진행되고 있다. 대부분의 관련 연구는 특정 제품군에 대해서 주어진 특징별로 긍정과 부정 평가를 나누는 감성분류에 초점을 맞추고 있다. 하지만 제품별로 강조되는 특성들을 구별해내는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 특성별로 오피니언 문서들을 분류하고, 이를 이용하여 특정 제품군에 대해서 제품별로 강조되는 특성들을 선별하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 텍스트 클러스터링을 활용하였으며, 새로운 유사도 계산 방식을 사용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.
#오피니언 마이닝 #클러스터링 #특성 #감성분류 #유사도 #Opinion Mining #Clustering #Feature #Sentiment Classification #Similarity

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 특성 그래프
4. 오피니언 문서의 유사도 측정방식
5. 상품 특징화를 위한 클러스터링 절차
6. 실험
7. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Liu, B. / 2005 / Opinion observer : analyzing and comparing opinions on the Web / Proceedings of the 14th international conference on WWW : 10 ~ 14 google schola 2. [학술대회논문] - Scaffdi, C. / 2007 / Red Opal : Product-Feature Scoring from Reviews / Proceedings of the 8th ACM conference on Electronic commerce : 11 ~ 15 google schola 3. [학술대회논문] - Xiaowen Ding / 2007 / The Utility of Linguistic Rules in Opinion Mining / SIGIR 2007 : 811 ~ 812 google schola 4. [학술대회논문] - Courses, E. / 2008 / Using Senti-WordNet for multilingual sentiment analysis / IEEE 24th International Conference on Data Engineering Workshop, ICDEW 2008 google schola 5. [학술대회논문] - Popescu, A. O. / 2005 / Extracting product features and opinions from reviews / Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing : 339 ~ 396 google schola

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