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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제18권 제4호
발행연도
2016.1
수록면
1,895 - 1,903 (9page)

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최근 어플리케이션 마켓(application store)에는 아주 많은 수의 앱이 실시간으로 업로드 되고 있다. 이와 같은 상황에서 스마트폰 사용자들의 트렌드 및 사용형태를 분석하는 것은 매우 의미 있다고 볼 수 있다. 그러나 실제 어플리케이션 마켓에 분류되어 있는 토픽(혹은 category)은 실제 어플리케이션 특징과 불일치하거나 매우 한정적으로 등록되어 있어 앱 사용 형태 분석에 어려움을 주고 있다. 특히 매일 많은 수의 어플리케이션들이 마켓에 업로드 되기 때문에 직접 분류를 하는 방법은 현실적으로 한계가 있다. 본 연구에서는 어플리케이션 마켓에 있는 앱 설명글을 이용하여 어플리케이션들을 토픽별로 분류하는 것을 목적으로 한다. 사용한 분류방법은 토픽분석의 대표적 모델인 잠재 디리슈레 분류(latent Dirichlet allocation, LDA) 모형을 사용하였다. 본 연구에서 사용한 데이터는 구글 플레이 마켓(Google play store)에 있는 각 어플리케이션의 설명글을 크롤링 했으며 분석데이터는 사용빈도가 높은 상위 5,000개의 단어들로 구성된 텍스트데이터이다. LDA 모형적용 결과 50개 토픽별 주제어(keyword)를 분류하였고 7,776개 어플리케이션들을 50개 토픽별로 할당하였다. 또한 50개 토픽들을 3개의 그룹으로 군집화하여 그 특징을 살펴보았다.
#어플리케이션 #토픽분석 #잠재 디리슈레 분류 모형 #텍스트데이터 #군집분석. #application #topic analysis #latent Dirichlet allocation model #text data #cluster analysis.

목차

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참고문헌 (8)

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Blei, D. M. / 2003 / Latent Dirichlet allocation / The Journal of Machine Learning Research 3:993~1022 google schola 한건희 / 2014 / 빅데이터에 대한 소개와 활용사례에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 16(3):1337~1351 dbpia 황용선 / 2013 / 사회네트워크분석을 이용한 질병 발현 유전자 탐색연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(2):677~684 dbpia Jung, S. N. / 2015 / A study on text mining in R google schola 김지숙 / 2013 / 빅데이터 기반의 오피니언 마이닝 활용 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 15(1):101~113 dbpia

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