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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
어균선 (Sungkyunkwan University) 이건창 (Sungkyunkwan University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제11호(통권 제200호)
발행연도
2020.11
수록면
41 - 50 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

효과적인 오피니언 마이닝을 위한 속성선택방법에 관한 탐색적 연구: PSO 최적화 알고리즘을 중심으로
어균선 ,  이건창 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.11 학술저널

2019

효과적인 오피니언 마이닝을 위한 최적속성선택에 관한 연구
어균선 ,  이건창 한국컴퓨터정보학회논문지 2019.02 학술저널
효과적 이모션마이닝을 위한 속성선택 방법에 관한 연구
어균선 ,  이건창 디지털융복합연구 2019.01 학술저널

2018

효과적인 오피니언 마이닝과 이모션 마이닝을 위한 최적 속성선택 방법에 관한 연구
어균선 경영학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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감성분석 연구에서는 문장에 내포된 감성을 결정짓는 단어를 찾는 것으로부터 시작된다. 경영자는 소비자가 주로 사용하는 단어를 분석함으로써 시장의 반응을 이해할 수 있다. 본 연구에서는 감성분류의 성능에 영향을 미치는 단어를 찾기 위하여 입자군집최적화 탐색방법과 다목적진화 알고리즘이 적용된 속성선택 방법을 제안한다. 속성선택 방법은 기존 머신러닝 분류기를 벤치마킹함으로써 성능이 비교된다. 벤치마킹된 분류기는 의사결정나무, 나이브 베이지안 네트워크, 서포터 벡터 머신, 랜덤포레스트, 배깅, 랜덤 서브스페이스, 로테이션 포레스트이다. 연구결과에 따르면, 입자군집 최적화 알고리즘이 적용된 속성선택방법으로 선택된 속성을 사용한 경우에 속성의 수를 상당히 줄일 수 있었고, 분류기의 성능을 유지시킬 수 있었다. 특히, 정확도 결과에서는 입자군집 최적화 탐색방법으로 선택된 속성을 사용한 경우의 서포터 벡터 머신의 성능이 가장 높게 나타났다. AUC 결과에서는 랜덤 서브스페이스가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 해당 탐색방법과 분류기를 적용함으로써 오피니언 마이닝 모델의 성능을 효율적으로 유지 및 개선시키도록 도움을 준다.
#Sentiment analysis #Feature selection #Particle Swarm Optimization #Multi Objective Evolutionary Algorithm #Machine learning #감성분석 #속성선택 #입자군집최적화 #다목적진화알고리즘 #머신러닝

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Results and Discussion
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Kang Xu / 2018 / Detecting bursts in sentiment-aware topics from social media / Knowledge-Based Systems 141:44~54 Crossref Ali Yadollahi / 2017 / Current State of Text Sentiment Analysis from Opinion to Emotion Mining / ACM Computing Surveys 50(2):1~33 Crossref 어균선 / 2019 / 효과적인 오피니언 마이닝을 위한 최적속성선택에 관한 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 24(2):171~177 dbpia Nádia F.F. da Silva / 2014 / Tweet sentiment analysis with classifier ensembles / Decision Support Systems 66:170~179 Crossref M.A. Friedl / 1997 / Decision tree classification of land cover from remotely sensed data / Remote Sensing of Environment 61(3):399~409 Crossref

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