인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
The development of smartphone and handheld devices with wireless Internet supported has made users more conveniently access to e-retails sites than ever before. Users not only use these sites for shopping but also for giving their feedbacks and suggestions that will be useful for other users and enterprises. However, large unstructured data of online reviews that needs to be explored, analysed and organized for better decision making become challenging tasks for researchers and practitioners. Opinion mining techniques that identify the customer opinion help classify the form of positive, negative or neutral comments and quotes underlying the text. Aspect based opinion mining determines the aspect of the given reviews and classify the review for each aspect. In this paper we extended aspect based opinion mining system and proposed a method for classify the reviews as positive, negative and neutral toward online buying process aspects in online shopping mall context. By applying opinion mining technique on 13,457 product reviews about 10 kinds of products crawled from a shopping mall, we found that customers" feedbacks on shopping process differently depending on kinds of products. Based on research results, we recommended enterprises for improving their services.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-326-001462895