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Session J - 일반세션 : 스마트 ICT, 좌장 : 이현규(부경대학교)
해시태그[#]를 이용한 연관 규칙 분석 연구
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2017년 경영정보관련 춘계통합학술대회 (2017.06)바로가기
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- 페이지
- pp.683-688
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A303523
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4,000원
원문정보
초록
- 한국어
- 고객이 니즈(Needs)를 찾기 위한 빅데이터 분석은 이미 많은 연구가 이루어지고 있다. 비정형적 데이터를 정형화 하는 노력들은 웹 마이닝, 텍스트 마이닝, 오피이언 마이닝 등으로 연구가 이루어진다. 일상 생활에서 이슈가 되는 것들을 네트워크에서 함께 공유하며 의견을 나누어가는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 고객의 SNS 반응도가 높을수록 수많은 비정형 데이터가 분석되어야 한다. 사용자 또한 원하는 주제의 검색을 편리하게 돕는 기능으로 해시태그(Hash Tag)인 [#]를 사용하여 해당 주제에 글들을 검색과 의견을 공유하고 있다. 이런 주제어는 의미가 함축적이고 많은 사람이 공유할 수 잇는 단어로 사용자들간의 정제된 키워드를 사용함으로 보다 많은 의미를 가지고 있다. 이런 해시태그를 활용하여 SNS의 시간 자료 수집과 태그간의 연관 분석이 가능한 시스템 설계와 웹 페이지 구현을 통하여 실시간으로 고객들의 니즈를 파악하고자 한다.
목차
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
1. 데이터마이닝
2. 해시태그(HashTag)
3. 연관 분석
III. 연구방법
IV. 연구결과
V. 결론
참고문헌
키워드
Hash Tag Association Analysis Real-time Processing Web Mining Big Data저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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