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학술저널
저자정보
정은희 (강원대학교) 이병관 (가톨릭관동대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제11권 제2호
발행연도
2018.4
수록면
181 - 188 (8page)

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본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용한 소비자의 소비패턴 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비패턴 분석기법에서는 첫째, 피어슨의 상관계수를 이용하여 사용자의 평가점수에 대한 유사도를 분석하고, 둘째, 텍스트 마이닝 기법 중의 하나의 TD-IDF의 코사인 유사도를 이용하여 사용자의 리뷰들간의 유사도를 분석하고, 셋째, Sentiwordnet를 이용하여 평가점수와 리뷰의 일치성을 분석하였다. 그리고 제안하는 소비패턴 분석 기법은 평가점수의 유사도와 리뷰의 유사도를 이용하여 근접 이웃들을 선정하고, 선정된 이웃에 소비패턴에 적합한 추천리스트를 제공하였다. 추천리스트의 정확도는 피어슨 상관계수가 0.79, TD-IDF가 0.73, 그리고 제안하는 소비패턴분석기법이 0.82로 나타났다. 즉, 제안하는 소비패턴분석기법은 소비자의 정량적인 평가점수와 정성적인 리뷰를 모두 이용하므로 소비 패턴을 좀 더 정확하게 분석할 수 있었다.
#Collaborative Filtering #Consumption pattern #Cosine similarity #Peason correlation #Text mining #TF-IDF #User review analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 소비패턴분석기법
4. 시뮬레이션 분석
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
신창훈 / 2012 / 협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구 / 지능정보연구 18(4):19~42 dbpia Chen, P.Y / 2007 / An Analysis of the Differential Impact of Reviews and Reviewers at Amazon.com / Proceedings of International Conference on Information Systems(ICIS) 94 google schola 전병국 / 2015 / 사용자 리뷰 마이닝을 결합한 협업 필터링 시스템: 스마트폰 앱 추천에의 응용 / 지능정보연구 21(2):1~18 dbpia B. K. Jeon / 2016 / A Study on the Combination of Collaborative Filtering and User's Review Mining google schola Zhang, Z / 2014 / urCF: User Review Enhanced Collaborative Filtering / Proceedings of the 20th Americas Conference on Information Systems google schola

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