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학술저널
저자정보
(연세대학교) (명지대학교) (명지대학교) (명지대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제35권 제2호
발행연도
수록면
229 - 237 (9page)
DOI
10.7465/jkdi.2024.35.2.229

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초록· 키워드

온라인 리뷰 사이트에서는 너무 많은 리뷰로 인한 정보 과다 문제가 빈번히 발생한다. 이에 리뷰 어 투표를 통하여 유용한 리뷰를 추천하고 있으나 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 강의 리뷰 사이 트를 대상으로 리뷰의 유용성을 예측하는 모델을 제안한다. 이를 위하여 온라인 강의 리뷰 44,845건을 수집하고 Latent Dirichlet allocation (LDA)를 활용하여 각 리뷰에 포함된 토픽들의 비중을 포함한 다양한 변수들을 추출하여 머신러닝 알고리즘을 통해 학습시켰다. 구축한 모델 중 중 XGBoost 기반 의 모델이 정확도 기준 87.96%로 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 접근 방식과 결과는 온라인 리뷰 사이트에서 정보 과다 문제를 해결하기 위한 의미있는 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
#강의리뷰 #리뷰 유용성 #머신러닝 #에브리타임 #Everytime #LDA #lecture review #machine learining #review helpfulnes
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목차

  1. 요약
  2. 1. 서론
  3. 2. 연구방법론
  4. 3. 연구방법
  5. 4. 연구결과
  6. 5. 결론
  7. References
  8. Abstract

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