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상품 리뷰의 속성기반 감성분석을 활용한 협업필터링 알고리즘의 개선

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06)바로가기
  • 페이지
    pp.165-167
  • 저자
    이유린, 박종현, 안현철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A416307

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원문정보

초록

영어
A recommendation system that predicts customer preferences and recommends products to users is used in various fields. Most recommendation systems often use an overall evaluation of a rating or review, and if only an overall evaluation of a review is used, there is a limit to reflecting the detailed attributes of the review data. Therefore, this study builds a customer-attribute matrix by emotionally analyzing reviews left by customers by attribute. We then use optimization techniques to calculate the weights of each matrix and combine them into one matrix to propose a model that utilizes the results of extracting customer-to-customer similarities for collaborative filtering.

목차

Abstract
Introduction
Methods
Evaluation
References

키워드

Recommender system Bert Aspect-Based Sentiment Analysis

저자

  • 이유린 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 박종현 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 안현철 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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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