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초록

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디지털 기술이 산업 전반에서 전자상거래 시장에 융합되면서 시장의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감영병이 확산되면서 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보가 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 한편, 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 통합추천모형은 총평점위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대된다.

목차

초록
1. 개요
2. 문헌연구
2.1 빅데이터 기반 추천시스템
2.2 상품(영화) 속성
3. 연구 프레임워크
4. 실험 및 실험결과
4.1 데이터 수집 및 전처리
4.2 영화 속성추출
4.3 감성분석 및 감정분석
4.4 데이터 표본 추출
4.5 감정별 개인화 추천시스템
4.6 가중치 측정
4.7 분석 결과
5. 결론
References

저자

• 홍준우 [ 부산대학교 경영학과 ]
• 홍태호 [ 부산대학교 경영학과 ]

참고문헌