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Discovering and tracing the service complaints derived by mining customer reviews online
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2018년 경영정보관련 춘계학술대회 (2018.05)바로가기
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- 페이지
- pp.545-550
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A330370
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원문정보
초록
- 영어
- Customer reviews regarding services or products on the Internet have given both opportunities and challenges simultaneously to management. This study focuses on collecting those reviews online, discovering service complaints of customers, and tracking them over time. Along with two machine learning techniques such as sentiment analysis and structural topic modeling, this study effectively mines textual information to derive service complaints and to categorize potential service topics from the negative reviews. This study also traces the moving trends of the topics over time and reveals three major patterns emerged: rising, falling, and fluctuating. This research framework leverages a longitudinal analysis which can provide enriched insights regarding services or products to management.
목차
Abstract
Introduction
Related studies
Methods
Analysis results
Conclusions
References
키워드
Service complaints Sentiment analysis Structural Topic Model Text Mining저자
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
-
- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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