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초록

영어

In this paper, we proposed an SNS review analysis method based on deep learning for user tendency. The existing SNS review analysis method has a problem that does not reflect a variety of opinions on various interests because most are processed based on the highest weight. To solve this problem, the proposed method is to extract the user’s personal tendency from the SNS review for food. It performs classification using the YOLOv3 model, and after performing a sentiment analysis through the BiLSTM model, it extracts various personal tendencies through a set algorithm. Experiments showed that the performance of Top-1 accuracy 88.61% and Top-5 90.13% for the YOLOv3 model, and 90.99% accuracy for the BiLSTM model. Also, it was shown that diversity of the individual tendencies in the SNS review classification through the heat map. In the future, it is expected to extract personal tendencies from various fields and be used for customized service or marketing.

한국어

본 논문에서는 개인의 성향을 추출하기 위한 딥러닝 기반의 SNS 리뷰 분석 방법을 제안한다. 기존의 SNS 리뷰 분석 방법은 대부분이 가장 높은 가중치를 기반으로 처리되기 때문에 여러 관심사에 대한 다양한 의견을 반영하지 못하 는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 음식을 대상으로 한 SNS의 리뷰에서 사용자의 개인적인 성향을 추출하기 위한 방법이다. YOLOv3 모델을 사용하여 분류체계를 작성하고, BiLSTM 모델을 통해 감성분석을 수행한 후 집합 알고리즘을 통해 다양한 개인적 성향을 추출한다. 실험 결과, YOLOv3 모델의 경우 Top-1 88.61%, Top-5 90.13%의 성능을 보여주었으며, BiLSTM 모델의 경우 90.99%의 정확도를 보여주었다. 또한, SNS 리뷰 분류에서의 개인 성향에 대한 다양성을 히트맵을 통해 시각화하여 확인하였다. 향후에는 다양한 분야에서의 개인 성향을 추출하여 사용자 맞춤 서비스나 마케팅 등에 활용될 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 Opinion Mining
2.2 객체 인식 연구
3. SNS 리뷰 분석 시스템 설계 및 구현
3.1 시스템 구성도
3.2 데이터 수집 및 정제
3.3 데이터 증식
3.4 SNS 리뷰 분석 모델
3.5 개인적 성향 추출
4. 실험 및 결과
4.1 실험 데이터
4.2 실험 결과
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 박우진 [ Woo-Jin Park | 세종대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 이주오 [ Ju-Oh Lee | 세종대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 이형걸 [ Hyung-Geol Lee | 세종대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 김아연 [ Ah-Yeon Kim | 세종대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 허승연 [ Seung-Yeon Heo | 세종대학교 컴퓨터공학과 학생 ]
• 안용학 [ Yong-Hak Ahn | 세종대학교 컴퓨터공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620