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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 81 - 89 (9page)
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우리가 SNS상에서 흔하게 접하는 온라인 리뷰에는, 소비자들의 선호도에 영향을 미치는 다양한 평가정보가 복합적으로 포함되어 있지만 이를 매우 간단한 형태의 수치(또는 평점)로 제공하는 것이 일반적이다. 이러한 리뷰에서, 소비자가 원하는 구체적인 정보를 얻고, 이를 구매를 위한 판단에 활용하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 한국어로 작성된 음식점 리뷰를 대상으로, 감성분석을 수행하여 평가항목별로 세분화된 평점을 제공 가능한 예측 방법론을 제안한다. 이를 위해, 음식점의 주요 평가항목으로 ‘음식’, ‘가격’, ‘서비스’, ‘분위기’를 선정하고, 평가항목별 맞춤형 감성사전을 새롭게 구축한다. 또한 평가항목별 리뷰 문장을 분류하고 감성분석을 통해 세분화된 평점을 예측하여 소비자가 의사결정에 활용 가능한 추가적인 정보를 제공한다. 마지막으로, MAE와 RMSE를 평가지표로 사용하여 기존의 연구보다 제안기법의 평점 예측 정확도가 향상되었음을 보이며, 제안 방법론의 활용 사례도 제시한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Methods
Ⅳ. Performance Evaluation
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
R. A. Peterson / 2003 / Consumer Behavior / Prentice-Hall
Suman Basuroy / 2018 / How Critical are Critical Reviews? The Box Office Effects of Film Critics, Star Power, and Budgets / Journal of Marketing 67(4):103~117
Wenjing Duan / 2008 / Do online reviews matter? — An empirical investigation of panel data / Decision Support Systems 45(4):1007~1016
안정국 / 2015 / 집단지성을 이용한 한글 감성어 사전 구축 / 지능정보연구 21(2):49~67
Barbara Bickart / 2001 / Internet forums as influential sources of consumer information / Journal of Interactive Marketing 15(3):31~40
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