앙상블 기법을 활용한 온라인 음식 상품 리뷰 감성 분석

김한민; 박경보

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김한민 박경보

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제17권 제4호

발행연도: 2019.1

수록면: 115 - 122 (8page)

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온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상에 기여하는 것으로 나타났다.

#Text mining #Sentiment analysis #Ensemble technique #Online market #Machine learning

참고문헌 (17)

참고문헌 신청

Gimun Kim / 2016 / The causal relationship between risk and trust in the online marketplace: A bidirectional perspective / Computers in Human Behavior 55:1020~1029

Paul A. Pavlou / 2004 / Building Effective Online Marketplaces with Institution-Based Trust / Information Systems Research 15(1):37~59

Weiguo Fan / 2006 / Tapping the power of text mining / Communications of the ACM 49(9):76~82

D. Paranyushkin / 2011 / Identifying the pathways for meaning circulation using text network analysis

류재한 / 2018 / 텍스트 마이닝을 활용한 4차 산업혁명 핵심기술 연관분석 / 디지털융복합연구 16(8):129~136

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이 논문의 저자 정보

김한민

소속기관 성균관대학교

주요연구분야 복합학 > 과학기술학

논문수 6 이용수 291

박경보

소속기관 한국디지털정책학회

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