메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hoanh Su Le (University of Economics and Law-VNU-HCM) Cuong Trieu (University of Economics and Law-VNU-HCM) Thanh Ho (University of Economics and Law-VNU-HCM) Jong-Hwa Lee (Pukyong National University) Hyun-Kyu Lee (Pukyong National University)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제17권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
113 - 123 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
The increasing of users in social networking services in Vietnam help companies have better communication channels with customers. Nowadays, any companies can easily invest tools and human to monitor and harvest customer-generated contents not only about their own brands but also about their competitive brands on social media sites. In order utilize the value in the harvested data, certain analytic techniques are required. This paper proposed a method to apply mining social media data in the context of fastfood brands. We collected data from top fastfood chains including Lotteria, MacDonald, KFC, Vietnam Pizza Hut and Pepperonis Vietnam and applied machine learning to classify the sentiment of informal text data. The results show that applying neural network machine learning in sentiment analytics of social media text data is suitable for sentiment analytics and applicable for future data prediction in fastfood industry.
#Sentiment Analytics #Social Media #Fastfood Brands #Competitive Analysis #Vietnam

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
II. Literature Review
III. Research Method
IV. Findings and Discussions
V. Conclusion
References

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Baccianella, S. / 2010 / SentiWordNet 3. 0 : An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining / LREC 10 : 2200 ~ 2204 google schola [학술지(정기간행물)] - Cambria, E. / 2013 / Application of Multi-dimensional Scaling and Artificial Neural Networks for Biologically inspired Opinion Mining / Biologically Inspired Cognitive Architectures 4 : 41 ~ 53 google schola [학술대회논문] - Chang, J. Y. / 2013 / Machine-Learned Classification Technique for Opinion Documents Retrieval in Social Network Services / Proceedings of the 2013Korea Computer Conference : 245 ~ 247 google schola [보고서] - Go, A. / 2009 / Twitter Sentiment Classification Using Distant Supervision : 1 ~ 12 google schola [학술지(정기간행물)] - Ha, Q. T. / 2011 / An Upgrading Feature-Based Opinion Mining Model on Vietnamese Product Reviews / Active Media Technology, Springer Berlin Heidelberg 6890 : 173 ~ 185 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Machine Learning and Deep Learning for PHM Applications - Case Studies
Woo-sung Choi 대한기계학회 춘추학술대회 2019 .11
Exploration of Service Improvement Based on a Content Analysis of Consumer Reviews
KyungBae Pa ,  k ,  Sung Ho Ha 인터넷전자상거래연구 2018 .12
기업 소셜미디어의 지속적 이용을 위한 소셜미디어 관리방향에 관한 연구 : 신뢰와 관리능력을 중심으로
김유정 ,  김혜영 인터넷전자상거래연구 2018 .08

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-323-001492707