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저자정보
KyungBae Park (Kyungpook National University) Sung Ho Ha (Kyungpook National University)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제18권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
233 - 253 (21page)
DOI
10.37272/JIECR.2018.12.18.6.233

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Deriving meaningful insights from massive amount of user-generated contents is not a trivial task. To tackle this issue, this study proposes an integrated text mining framework to uncover important latent dimensions buried in the textual information to efficiently track the changes in the dimensions over time by covariate of interests. In doing so, this study applies two stages of text analytics of sentiment analysis and topic model utilizing consumer reviews scraped from a popular online review site. The sentiment analysis is conducted as an objective measure to classify the polarity of reviews in order to leverage positive ones connotative of strengths and negative ones connotative of weaknesses. Subsequently, the structural topic model(STM) discovers dimensions(topics). In the STM, each customer review is represented as a probabilistic distribution over a set of underlying dimensions. This interdisciplinary approach highlights several implications theoretically and practically and the research framework leverages textual information to uncover, track, and compare the latent dimensions, and enables us to understand the relationships among the dimensions and covariates of interest.
#Consumer Review #Consumer Sentiment #Topic Model #Service Dimension #Text Analytics #Web Scraping #Machine Learning

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Literature Review
Ⅲ. Research Method
Ⅳ. Analysis Results
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (49)

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