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자료유형
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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제41권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
131 - 137 (7page)

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People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user’s opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

목차

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Aggarwal, C.C. / 2012 / Mining Text Data / Springer :11~35 google schola 장재영 / 2009 / 온라인 쇼핑몰의 상품평 자동분류를 위한 감성분석 알고리즘 / 한국전자거래학회지 14(4):19~33 dbpia Das, T.K. / 2013 / Big data analytics : A framework for unstructured data analysis / International Journal of Engineering Technology 5(1):153~156 google schola Gantz, J. / 2012 / The digital universe in 2020 :Big data, bigger digital shadows, and biggest growth in the far east / IDC iView : IDC Anal. Future 2007:1~16 google schola Ghose, A. / 2011 / Estimating the Helpfulness and Economic Impact of Product Reviews : Mining Text and Reviewer Characteristics / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 23(10):1498~1512 google schola

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