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오픈 데이터를 이용한 사용자 리뷰 분석 방법
Analysis Method of User Review using Open Data

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제22권 제6호 (2022.12)바로가기
  • 페이지
    pp.185-190
  • 저자
    최태호, 황만수, 김능회
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A423590

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Open data has a lot of economic value. Not only Korea, but many other countries are doing their best to make various policies and efforts to expand and utilize open data. However, although Korea has a large amount of data, the data is not utilized effectively. Thus, attempts to utilize those data should be made in various industries. In particular, in the fashion industry, exchange and refund problems are the most common due to unpredictable consumers. Better feedback is necessary for service providers to solve this problem. We want to solve it by showing improved images of dissatisfactions along with user reviews including consumer needs. In this paper, user reviews are analyzed on online shopping mall websites to identify consumer needs, and product attributes are defined by utilizing the attributes of K-fashion data. The users' request is defined as a dissatisfaction attribute, and labeling data with the corresponding attribute is searched. The users' request is provided to the service provider in forms of text data or attributes, as well as an image to help improve the product.
한국어
오픈 데이터는 많은 경제적 가치를 지닌다. 우리나라 뿐만 아니라 여러 나라에서도 오픈 데이터를 확장하고 활용 하기 위하여 갖은 정책과 노력을 기울이고 있다. 하지만 우리나라는 많은 데이터를 가지고 있음에도 불구하고 이를 잘 활용하지 못하여 효과를 보지 못하고 있어 여러 산업에서 다양한 시도가 필요하다. 그중에 패션 산업에서는 소비자의 단순 변심에 의해 교환, 환불 문제가 가장 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 서비스 제공자에게 더 나은 피드백이 필요 하며 소비자의 요구사항이 반영된 사용자 리뷰와 함께 불만 사항이 개선된 이미지를 보여줌으로써 해결하고자 한다. 본 논문에서는 소비자의 요구사항을 파악하기 위해 온라인 쇼핑몰 사이트에서 사용자 리뷰 분석을 진행하고 K-fashion 데이터의 속성을 활용하여 제품에 대한 속성을 정의한다. 제품에 대한 사용자의 요구를 불만 속성으로 정의하고, 이에 해당하는 속성을 가진 라벨링 데이터를 검색하여 서비스 제공자에게 사용자의 요구사항을 텍스트 데이터나 속성 뿐만 아니라 이미지 또한 제공하여 제품 개선에 도움을 주고자 한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
1. 오픈 데이터
2. 사용자 리뷰
Ⅲ. 오픈 데이터를 이용한 사용자 리뷰 분석방법
1. 프로세스 구성
2. 시스템 구조
Ⅳ. 실험
1. 추출
2. 검색
Ⅴ. 결론
References

저자

  • 최태호 [ Taeho Choi | 학생회원 군산대학교 소프트웨어학과 ]
  • 황만수 [ Mansoo Hwang | 정회원 신한대학교 IT융합공학부 ] 교신저자
  • 김능회 [ Neunghoe Kim | 정회원 군산대학교 소프트웨어학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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