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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현규 (Sahmyook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제26권 제8호(통권 제209호)
발행연도
2021.8
수록면
39 - 46 (8page)

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프랜차이즈 스토어를 대상으로 소셜 빅데이터 분석을 수행할 경우, 프랜차이즈에 속한 여러 분점의 리뷰들이 함께 수집될 수 있어 분석 결과가 왜곡될 수 있다. 이 경우 분석 정확도를 높이기 위해서는 분석 대상이 아닌 타 분점의 리뷰들을 적절히 필터링할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프랜차이즈 스토어들의 특성을 반영한 소셜 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 제안 방법은 검색어 설정 방법과 리뷰 필터링 방법을 포함한다. 검색어 설정을 위해, 소상공인진흥공단에서 제공하는 공공데이터를 기반으로 검색에 필요한 지역명을 추출한다. 그리고 리뷰 필터링을 위해, 네이버 및 카카오 등에서 제공하는 검색 API를 이용하여 프랜차이즈 분점 정보를 알아내고, 분석 대상이 아닌 타 분점의 리뷰들을 필터링하는데 이용한다. 제안 방법의 검증을 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법의 리뷰 필터링 정확도는 평균 93.6%로 조사되었다.
#Big data analysis #Social reviews #Franchise analysis #Open data #Review filtering #빅데이터 분석 #소셜 리뷰 #프랜차이즈 분석 #공공데이터 #리뷰 필터링

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Work
III. Proposed Method
IV. Performance Evaluation
V. Conclusion and Future Work
REFERENCES

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
김현규 / 2020 / 소상공인을 위한 소셜 빅데이터 분석 플랫폼 개발 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(8):65~72 dbpia W. L. Kang / 2015 / Reducing IO Cost in OLAP Query Processing with MapReduce / IEICE Trans. Inf. &Syst E98-D(2):444~447 google schola 서현곤 / 2018 / SNS를 이용한 잠재적 광고 키워드 추출 시스템 설계 및 구현 / 한국융합학회논문지 9(7):14~24 dbpia 이오준 / 2014 / 소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 14(10):527~538 dbpia 이철성 / 2013 / 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40(3):159~167 dbpia

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