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저자정보
박우진 (세종대학교) 이주오 (세종대학교) 이형걸 (세종대학교) 김아연 (세종대학교) 허승연 (세종대학교) 안용학 (세종대학교 컴퓨터공학과)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제11호
발행연도
2020.1
수록면
9 - 17 (9page)

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본 논문에서는 개인의 성향을 추출하기 위한 딥러닝 기반의 SNS 리뷰 분석 방법을 제안한다. 기존의 SNS 리뷰 분석 방법은 대부분이 가장 높은 가중치를 기반으로 처리되기 때문에 여러 관심사에 대한 다양한 의견을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법은 음식을 대상으로 한 SNS의 리뷰에서 사용자의 개인적인 성향을 추출하기 위한 방법이다. YOLOv3 모델을 사용하여 분류체계를 작성하고, BiLSTM 모델을 통해 감성분석을 수행한 후 집합 알고리즘을 통해 다양한 개인적 성향을 추출한다. 실험 결과, YOLOv3 모델의 경우 Top-1 88.61%, Top-5 90.13%의 성능을 보여주었으며, BiLSTM 모델의 경우 90.99%의 정확도를 보여주었다. 또한, SNS 리뷰 분류에서의 개인 성향에 대한 다양성을 히트맵을 통해 시각화하여 확인하였다. 향후에는 다양한 분야에서의 개인 성향을 추출하여 사용자 맞춤 서비스나 마케팅 등에 활용될 것으로 기대된다.
#SNS #딥러닝 #감성분석 #객체 인식 #YOLOv3 #BiLSTM

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H. Rheingold / 2012 / Net smart : how to thrive online / MIT Press google schola 윤지선 / 2019 / 이미지 기반 SNS에 나타난 이미지의 속성과 사용자 만족 -인스타그램과 핀터레스트를 중심으로- / 한국HCI학회 논문지 14(1):5~13 Crossref 남민지 / 2014 / 인스타그램 기반 이미지와 텍스트를 활용한 사용자 감정정보 측정 / 멀티미디어학회논문지 17(9):1125~1133 dbpia J. I. Kim / 2014 / Extracting User Interests on Facebook / International Journal of Distributed Sensor Networks 10(6):1~5 Crossref 이철성 / 2013 / 한글 마이크로블로그 텍스트의 감정 분류 및 분석 / 정보과학회논문지 : 데이타베이스 40(3):159~167 dbpia

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