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앙상블 기법을 활용한 온라인 음식 상품 리뷰 감성 분석
Sentiment analysis of online food product review using ensemble technique

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  • 발행기관
    한국디지털정책학회 바로가기
  • 간행물
    디지털융복합연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제17권 제4호 (2019.04)바로가기
  • 페이지
    pp.115-122
  • 저자
    김한민, 박경보
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A352139

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원문정보

초록

영어
In the online marketplace, consumers are exposed to various products and freely express opinions. As consumer product reviews have a important effect on the success of online markets and other consumers, online market needs to accurately analyze the consumers' emotions about their products. Text mining, which is one of the data analysis techniques, can analyze the consumer's reviews on the products and efficiently manage the products. Previous studies have analyzed specific domains and less than 20,000 data, despite the different accuracy of the analysis results depending on the data domain and size. Further, there are few studies on additional factors that can improve the accuracy of analysis. This study analyzed 72,530 review data of food product domain that was not mainly covered in previous studies by using ensemble technique. We also examined the influence of summary review on improving accuracy of analysis. As a result of the study, this study found that Boosting ensemble technique has the highest accuracy of analysis. In addition, the summary review contributed to improving accuracy of the analysis.
한국어
온라인 마켓에서 소비자는 다양한 상품을 접하고 이에 대한 의견을 자유롭게 기술한다. 소비자의 상품 리뷰가 다른 소비자와 온라인 마켓의 성공에 큰 영향을 주는 만큼 온라인 마켓은 판매 상품에 대한 소비자의 감성을 정확하게 분석할 필요가 있다. 데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝은 상품에 대한 소비자 리뷰를 분석하여 상품을 효율적으로 관리할 수 있게 해준다. 선행 연구들은 데이터 도메인과 사이즈에 따라 분석 결과의 정확도가 다르게 나타남에도 불구하고 특정 도메인과 2만개 미만의 데이터를 분석해왔다. 또한, 분석의 정확도를 향상 시킬 수 있는 추가 요인에 대한 연구는 거의 수행 하지 않았다. 본 연구는 앙상블 기법을 활용하여 기존 연구에서 주로 다루지 않은 음식 상품 도메인의 72,530개 리뷰 데이터 를 분석하였다. 또한, 분석 정확도 향상과 관련하여 요약 리뷰의 영향력을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구는 기존 연구와 다르게 부스팅 앙상블 기법이 가장 높은 분석 정확도를 보인다는 사실을 발견하였다. 또한, 요약 리뷰는 분석의 정확도 향상 에 기여하는 것으로 나타났다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 앙상블 기법을 활용한 감성분석 연구
3. 연구 방법
3.1 데이터 수집 및 데이터 특성
3.2 분석 방법
4. 분석결과
5. 논의
5.1 기여 사항
5.2 한계점 및 향후 연구방향
REFERENCES

키워드

텍스트 마이닝 감성 분석 앙상블 기법 온라인 마켓 머신러닝 Text mining Sentiment analysis Ensemble technique Online market Machine learning

저자

  • 김한민 [ Han-Min Kim | 성균관대 경영대학 박사과정 ] Corresponding author
  • 박경보 [ Kyungbo Park | 성균관대 경영대학 박사과정 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국디지털정책학회 [The Society of Digital Policy & Management]
  • 설립연도
    2003
  • 분야
    복합학>과학기술학
  • 소개
    디지털기술 및 산업정책, 디지털경제, 관련 산업의 연구, 전자정부, 디지털정치에 관한 제도적, 정책적 연구, 디지털경영, 전자상거래, e-비즈니스에 관한 실용적 연구, 학술연구지 발간 및 학술대회 개최 등을 통하여 디지털경제 및 디지털경영에 관련되는 국가정책 분야의 연구 및 교류를 촉진하고 국가 및 기업 정보화와 디지털산업의 발전에 공헌한다.

간행물

  • 간행물명
    디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2713-6434
  • eISSN
    2713-6442
  • 수록기간
    2003~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 569 DDC 620

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