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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이혜진 (이화여자대학교) 강영옥 (이화여자대학교)
저널정보
한국도시지리학회 한국도시지리학회지 한국도시지리학회지 제23권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
61 - 70 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

LSTM기반 텍스트 분류를 통한 외국인 관광객의 선호 관광지 분석
이혜진 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2020.06 학술대회자료
토픽모델링과 LSTM기반 텍스트 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호관광지 및 관광매력요인 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널
소셜 미디어데이터 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호 관광지 및 관광지 이미지 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널

2019

텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교
이혜진 ,  윤지영 ,  조나혜 외 3명 대한공간정보학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 소셜 네트워크 서비스 중 플리커데이터 분석을 통해 부산을 방문한 외국인 관광객의 선호관광지와 관광지 키워드를 분석하고자 하였다. 최근 SNS의 보편화로 위치정보, 시간 및 텍스트 등의 데이터를 활용하는연구가 증가하고 있다. 특히, 여행과 관련된 게시글에는 관광수요자의 니즈와 선호도가 드러나므로 여행 트렌드 및매력요소 등을 분석하는데 활용도가 높다. 본 연구에서는 부산에 게시된 사진과 태깅된 텍스트 데이터를 기반으로토픽모델링을 통해 여행 카테고리를 생성하고, 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 여행 카테고리별로 텍스트를 분류한 후, DBSCAN을 통해 여행 카테고리별 선호관광지를 도출하고 관광지별 매력요인을 해석하였다. 분석결과, 토픽모델링을 통해 시장/음식거리, 문화유산/역사적 명소, 전망/조망 명소, 문화/축제 명소, 공원/자연경관 명소, 종교적 장소, 쇼핑/도심경관 명소, 해안경관 명소, 문화마을의 9개 여행 카테고리를 생성하였고 텍스트 분류 모델의 정확도는 약 94%로 비교적 잘 분류해냈으며 부산 내 여행카테고리별로 매력요인을 확인할 수 있었다.
#소셜네트워크서비스 #텍스트마이닝 #토픽모델링 #딥러닝 #LSTM #플리커.

목차

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참고문헌 (25)

참고문헌 신청
강영옥 / 2019 / 경험적 모델과 머신러닝 기법을 활용한 SNS 사용자 분류방법 비교: 플리커 데이터의 관광객 분류방법 / 대한공간정보학회지 27(4):29~37 dbpia 권태일 / 2017 / 관광분야 빅데이터 활용체계 및실증분석 연구 / 한국문화관광연구 google schola 김나랑 / 2019 / CNN과 Bidirectional LSTM을 활용한 부산시 민원 자동 분류 연구 / 전산회계연구 17(2):81~98 dbpia 김나연 / 2019 / 소셜 네트워크 데이터를 활용한 서울방문 관광객의 선호 관광지 시공간 특성 분석 / 서울도시연구 20(1):81~96 dbpia 박경렬 / 2019 / 텍스트 마이닝을 활용한 DMZ관광 이슈의 토픽 모델링 분석 / 관광레저연구 31(4):143~159 google schola

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