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저자정보
박정태 (서울시립대학교) 김건우 (서울시립대학교) 황유섭 (서울시립대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제20권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
1 - 19 (19page)
DOI
10.37272/JIECR.2020.12.20.6.1

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In rapidly changing economic environment, firms make numerous decisions to compete with other players and maximize profit in the turbulent market. Given the demands to process such decisions repeatedly, firms often seek an architecture that can handle large-scale unstructured data. Furthermore practitioners are seeking higher accessibility and computational efficiency by placing data on remote servers or clouds rather than local storages. Following these recent changes, firms recognize corporate security as a very important issue. The purpose of this study is to use text mining analysis techniques with the “security”-related keywords to identify the most recent trends in the real business world. For this purpose, we present a framework for Corporate Information Trend Analysis (CITA). News data were collected from BIGKinds database for 20 years, and topic modeling analysis was used on three different periods. The results clearly show how our framework can identify the changes in security-related topics and keywords over time. These attempts will also be applicable to future research of corporate information trends using other sets of keywords.
#Unstructured Data #Security News #Text Mining #NetMiner #BIGKinds #Information Trend Analysis #Topic Modeling

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구모형
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (44)

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