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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민구 (한양대학교) 홍승우 (한양대학교) 서일홍 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제9호(통권 제502호)
발행연도
2019.9
수록면
43 - 49 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.9.43

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여행 계획을 세우는데 있어 관광지 평점 정보는 직관적이고 종합적인 정보를 제공해준다는 장점을 갖고 있다. 하지만, 이러한 평점 정보는 많은 사람들의 평가가 없으면 높은 신뢰도를 보장하기가 힘들다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 소셜미디어의 글들을 이용하여 관광지의 평점을 예측하는 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 주어진 관광지의 이름을 키워드로 소셜미디어에서 다수의 글들을 검색 및 수집하고 사전에 학습시켜둔 필터링 모델을 이용하여 리뷰 성격의 글들과 리뷰가 아닌 글들을 분류하고, 리뷰로 분류된 글들을 스코어링 모델을 이용하여 각각 평점을 매긴 후 전체 평점들을 평균 내어 최종적으로 주어진 관광지의 평점을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능향상을 위하여 딥러닝 기반의 필터링, 스코어링 모델 구조와 함께 한국어 데이터 증강 기법도 제안하였다.
#자연어 처리 #감성 분석 #소셜미디어 #여행지 평점 #Convolutional Neural Network

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 관광지 평정 예측 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

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김지학 / 2019 / 근로자의 휴가사용 현황 및 목적 / 한국관광정책 (75):136~143 dbpia 이정민 / 2018 / 2018 여행업계 진단 및 전망–여행업계위기인가 기회인가 / 한국관광정책 (74):79~85 dbpia TripAdvisor google schola P. D. Turney / 2002 / Thumbs up or thumbs down?:semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews / Proceedings of the 40th annual meeting on association for computational linguistics :417~424 google schola P. Beineke / 2004 / The sentimental factor: Improving review classification via human-provided information / Proceedings of the 42nd annual meeting on association for computational linguistics :263 google schola

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