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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
어균선 (Sungkyunkwan University) 이건창 (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제2호(통권 제179호)
발행연도
2019.2
수록면
171 - 177 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

효과적인 오피니언 마이닝을 위한 속성선택방법에 관한 탐색적 연구: PSO 최적화 알고리즘을 중심으로
어균선 ,  이건창 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.11 학술저널

2019

효과적인 오피니언 마이닝을 위한 최적속성선택에 관한 연구
어균선 ,  이건창 한국컴퓨터정보학회논문지 2019.02 학술저널
효과적 이모션마이닝을 위한 속성선택 방법에 관한 연구
어균선 ,  이건창 디지털융복합연구 2019.01 학술저널

2018

효과적인 오피니언 마이닝과 이모션 마이닝을 위한 최적 속성선택 방법에 관한 연구
어균선 경영학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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This paper aims to find the most effective feature selection method for the sake of opinion mining tasks. Basically, opinion mining tasks belong to sentiment analysis, which is to categorize opinions of the online texts into positive and negative from a text mining point of view. By using the five product groups dataset such as apparel, books, DVDs, electronics, and kitchen, TF-IDF and Bag-of-Words(BOW) fare calculated to form the product review feature sets. Next, we applied the feature selection methods to see which method reveals most robust results. The results show that the stacking classifier based on those features out of applying Information Gain feature selection method yields best result.
#Opinion mining #Sentiment analysis #Feature selection

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Previous Studies
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
A. Yadollahi / 2017 / Current state of text sentiment analysis from opinion to emotion mining / Association for computing machinery computing surveys 50(2) google schola M. V. Mantyla / 2018 / The evolution of sentiment analysis? A review of research topics, venues, and top cited papers / Computer Science Review 27:16~32 google schola C. Catal / 2017 / A sentiment classification model based on multiple classifiers / Applied Soft Computing 50:135~141 google schola M. Kang / 2018 / Opinion mining using ensemble text hidden Markov models for text classification / Expert Systems with Applications 94:218~227 google schola Z. Li / 2014 / An ontology-based Web mining method for unemployment rate prediction / Decision Support Systems 66:114~122 google schola

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