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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손휘승 (성균관대학교 시스템경영공학과) 김건영 (성균관대학교) 안소연 (성균관대학교 시스템경영공학과) 손미애 (성균관대학교)
저널정보
한국경영공학회 한국경영공학회지 한국경영공학회지 제29권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
25 - 33 (9page)

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platforms to register for courses. This is because course evaluations written in text include feelings or opinions about the course. This paper proposes a hybrid framework combining text mining and knowledge-based filtering techniques that can recommend and explain available courses using evaluation results in text format. Methods : To analyze the evaluation results in text format, this paper performs topic modeling using Latent Dirichlet Allocation (LDA), the most famous text mining technique. LDA is performed twice. First, this paper conducts an overall course evaluation for each lecture to check students' opinions and sentiments about the lectures. Second, to confirm the preferences of a target student, LDA is performed on the lecture evaluation of all lectures enrolled by the target student. In addition, rule-based inference is conducted to filter the enrollable lectures. Finally, similarities between lectures are calculated to recommend the lecture and explain the recommended results. Results : To prove the superiority of the proposed framework, this paper conducted an experiment to compare the accuracy of recall@10 and recall@15 with five subjects. Conclusion : Finally, the accuracy of recall@15 was proven to be superior to that of recall@10.
#Text mining #Lecture Recommendation and explanation #Sentiment and opinion #Information sharing platform

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