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초록

한국어

PC, 모바일 등 각종 단말기 등을 통해 SNS를 이용함으로써 사람들간의 커뮤니케이션을 형성하고 수많은 정보를 공유함으로써 사회적 관계를 맺게 해준다. 특히, 온라인 상점에서 제공되는 상 품, 최신 음 악, 영화, 뉴스 및 도서 등 실시간으로 유용하고 다양하게 제공되고 있어 고객들의 편의를 도모하고 있 다. 하지만 이를 이용하는 고객들에 대한 정보(댓글·리뷰)들이 끊임없이 쏟아지고 있어 정작 고객들이 필요로 하고 원하는 정보들을 찾는 일이 어려워지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 온라인 상점(amazon.com)에서의 영화평을 중심으로 고객리뷰를 이용하여 문서수준의 용어정보들을 추출한 후 정보력이 높은 용어들을 대상으로 문서빈도, 정보획득량, 카이제곱 통계량을 기반으로 하는 용어기반의 오피니언마이닝에 관한 연구를 진행하였 다.

목차

Abstract
 1. 서론
 2. 기존문헌연구
  2.1 오피니언마이닝(Opinion mining)
  2.2 용어정보추출
 3. 연구 프레임워크
 4. 실험 및 분석
  4.1 데이터
  4.2 실험설계
  4.3 실험분석 및 결과
 5. 결론
 참고문헌

저자

• 홍태호 [ 부산대학교 경영대학 교수 ]
• 이태원 [ 부산대학교 경영대학 경영학과 박사과정 ]

참고문헌