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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
125 - 137 (13page)

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본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 쇼핑몰 구매후기를 분석하였다. 쇼핑몰 구매후기는 문장으로 된 비구조화 데이터이므로 이를 구조화 데이터로 바꾸어 단어-문서 행렬을 구성하고 특이값 분해(singular value decomposition)를 통해 차원을 축소하였다. 축소된 데이터는 EM 군집 방법(expectation-maximization clustering)을 이용하여 군집화하였다. 또한 도출된 군집에 대해 컨셉 링크를 통해 단어들의 연관성을 분석하고 군집을 특성 짓는 단어들을 찾아보았다. 군집의 결과를 설명하기 위하여 군집을 대표하는 단어 5개씩을 뽑아 각각의 군집을 표현하였고, 군집의 결과는 SVD를 이용하여 2차원 상의 도표에 표현하였다. 구매후기는 총 6개의 군집으로 나누어졌으며 도출된 문서의 군집 결과는 고객 관리 및 마케팅 등의 영역에서 활용이 가능하다.
#텍스트 마이닝 #특이값 분해 #군집분석 #컨셉 링크. #text mining #SVD #clustering #concept link.

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참고문헌 (14)

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Albright, R. / 2004 / Taming Text with the SVD / SAS Institute Inc. google schola Calinski, B. / 1974 / A dendrite method for cluster analysis / Communications in statistics 3 : 1 ~ 27 google schola Dumais, S. T. / 1991 / Improving the retrieval of information from external sources / Behavior Research Methods, Intruments & Computers 23 (2) : 229 ~ 236 google schola Fernandez, G. / 2002 / Data Mining using SAS applications / Taylor & Francis google schola Hotho, A. / 2005 / brief Survey of Text Mining / GLDV-Journal for Computational Linguistics and Language Technology 20 : 19 ~ 62 google schola

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