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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오평화 황병연 (가톨릭대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제21권 제3호
발행연도
2016.8
수록면
15 - 28 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템
오평화 ,  황병연 한국전자거래학회지 2016.08 학술저널
트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템
오평화 2016.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 ‘맛집’, ‘공연’ 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
#소셜 네트워크 서비스 #트위터 #빅데이터 #형태소 분석 #감정 분석 #위치기반 서비스 #장소 추천 #SNS #Twitter #Big Data #Morphological Analysis #Sentiment Analysis #Location Based Service #Spatial Recommendation

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구성 및 설계
4. 결과 및 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

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