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학술저널
저자정보
이흠철 (경희대학교) 윤효림 (경희대학교) 이청용 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
171 - 189 (19page)

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온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.
#온라인 리뷰 #리뷰 유용성 #리뷰 텍스트 #Online Reviews #Review Helpfulness #Review Text #Multi-channel CNN

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. CNN-RHP 프레임워크
4. 실험
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (42)

참고문헌 신청
이선영, 정남호, 양성병. (2019). 온라인 리뷰에서 이미지 효용성 결정요인에 관한 탐색적 연구: 음이항 모형 적용. 인터넷전자상거래연구, 19(1), 93-113. dbpia 이승우, 강경모, 이병현, 이청용, 김재경. (2022). 사용자의 정성적 선호도와 정량적 선호도를 고려하는 추천 시스템 성능 향상에 관한 연구. 경영과학, 39(1), 15-27. dbpia 이청용, 이병현, 이흠철, 김재경. (2021). CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 27(3), 29-56. dbpia 박호연, 김경재. (2019). CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석. 지능정보연구, 25(4), 141-154. dbpia 전민진, 황지원, 김종우. (2021). CNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석. 지능정보연구, 27(4), 1-22. dbpia

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