SVM+MTL을 이용한 문서수준의 감성분류모형의 개발 : Amazon.com의 리뷰를 중심으로 :Amazon.com의 리뷰를 중심으로

이태원; 홍태호

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이태원 (부산대학교) 홍태호 (부산대학교)

저널정보: 한국경영학회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영학회 2015년 통합학술발표논문집

발행연도: 2015.8

수록면: 23 - 49 (27page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2017

SVM+MTL을 이용한 감성분류 통합모형: 온라인 쇼핑몰의 고객리뷰를 중심으로

이태원 , 홍태호 Entrue Journal of Information Technology 2017.01 학술저널

2015

SVM+MTL을 이용한 문서수준의 감성분류모형의 개발 : Amazon.com의 리뷰를 중심으로

이태원 , 홍태호 한국경영학회 융합학술대회 2015.08 학술대회자료

오피니언마이닝에서 SVM+MTL을 이용한 감성분류 통합모형

이태원 경영 2015.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

SNS의 확산으로 온라인 상점에서는 상품에 대한 주관적인 의견이 내포되어 있는 고객리뷰정보가 빠르게 생성되고 확산되어 다른 고객들에게 큰 영향을 미치고 있다. 고객들의 극성(긍정/부정)을 분석하여 개선방안을 모색하려는 오피니언마이닝(opinion mining) 연구가 주목 받고 있다. 고객리뷰에 내포된 감성정보를 가진 용어들은 감성분류를 하는데 있어 가장 중요한 역할을 하기 때문에 영향력이 높은 용어를 선별하는 것이 가장 중요하며 극성을 분류하는 이진분류문제에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 현재까지 오피니언마이닝 연구에서 적용된 사례가 없는 SVM+와 SVM+MTL 기법을 이용하여 문서수준의 감성분류모형을 구축하고자 한다. 또한 제안한 감성분류모형의 성과를 검증하기 위해 아마존의 게임과 음악에 대한 고객리뷰를 이용하여 실험하였으며, SVM, SVM+, SVM+MTL을 이용한 감성분류모형을 통해 성과를 비교하였다. 본 연구에서 제안한 문서수준의 감성분류모형을 이용함으로써 온라인 상점에서의 서비스 개선과 구매자들의 의사결정에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대한 오피니언마이닝의 효과에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이태원

소속기관 부산대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학 공학 > 산업공학

논문수 4 이용수 1,450

홍태호

소속기관 부산대학교

주요연구분야 공학 > 산업공학 TOP 5% 사회과학 > 경영학 TOP 10%

논문수 56 이용수 10,718

이 논문과 함께 이용한 논문

Categorization of Korean News Articles Based on Convolutional Neural Network Using Doc2Vec and Word2Vec

김도우 , 구명완 Journal of KIISE 2017 .07

퍼지 추론과 감성사전 구축을 통한 화장품 추천 시스템

김성언 , 김은경 , 김용기 한국지능시스템학회 논문지 2017 .06

딥러닝 기법을 활용한 소셜미디어 텍스트의 문자 기반 다범주 감성분석 방안

김동성 , 김기태 , 김종우 한국경영과학회 학술대회논문집 2017 .04

연구자 키워드 DB를 활용한 평가자 자동추천시스템 프레임워크

손호선 , 한상훈 , 김경옥 외 2명 정보 및 제어 논문집 2016 .10

감성 정보 기반 맞춤형 미디어콘텐츠 큐레이션 시스템 개발

임지희 , 장두성 , 최호섭 외 1명 한국콘텐츠학회논문지 2016 .12

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)