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초록

영어

One of the major issues in big data processing is extracting keywords from internet and using them to process the necessary information. Most of the proposed keyword extraction algorithms extract keywords using search function of a large portal site. In addition, these methods extract keywords based on already posted or created documents or fixed contents. In this paper, we propose a KAES(Keyword Advertisement Extraction System) system that helps the potential shopping keyword marketing to extract issue keywords and related keywords based on dynamic instant messages such as various issues, interests, comments posted on SNS. The KAES system makes a list of specific accounts to extract keywords and related keywords that have most frequency in the SNS.

한국어

빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련 연구
 3. 키워드 추출 시스템 설계
  3.1 키워드 추출 시스템 구조
  3.2 키워드 데이터베이스 구조
 4. 키워드 추출 시스템 구현
  4.1 시스템 개발 환경 및 운영 환경
  4.2 관심 사이트 리스트 기반 키워드 수집
  4.3 추출된 게시글에 대한 형태소 분석기 적용
  4.4 형태소 분석 결과에 대한 연관 검색어 수집
  4.5 키워드로부터 빈도수 계산을 통한 필터링
 5. 결론 및 향후 과제
 REFERENCES

키워드

저자

• 서현곤 [ Hyun-Gon Seo | 한라대학교 정보통신소프트웨어학과 ] Corresponding author
• 박희완 [ Heewan Park | 한라대학교 정보통신소프트웨어학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620