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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.12
- 수록면
- 49 - 56 (8page)
이용수
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본 논문에서는 대용량의 문서, 인터넷 댓글, 소셜 데이터, 메시지 텍스트 등으로부터 표준, 일상적 언어, 및 은어(隱語), 비속어, 약어, 이모티콘 등을 감성 분석함으로써, 복합적인 감성 중 근간이 되는 주 감성들을 측정하고 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법론은 IRLBA(Implicitly Restarted Lanczos Bidiagonalization Algorithm)을 활용하여 규모가 큰 희소행렬에 대한 주성분분석을 실시하며, 데이터 취합, 메시지 분석, 감성 평가, 감성 분석 및 통합 그리고 결과물 시각화 모듈로 구성된다. 본 연구를 통해 제안된 방법론은 소셜 데이터의 감성분석의 정확도를 향상시키고 감성분석의 활용범위를 확장시키는데 있어 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 결론
참고문헌
참고문헌 (22)
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1. [보고서] - McKinsey / 2011 / Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity
2. [기타자료] - Gartner / 2011 / Hype Cycle for Emerging Technologies
3. [학술지(정기간행물)] - 김형래 / 2014 / 빅데이터 분석 프로젝트 수행 방법론 / 한국컴퓨터정보학회논문지 19 (3) : 73 ~ 85
4. [학술지(정기간행물)] - 김석수 / 2014 / 금융 상품 추천에 관련된 빅 데이터 활용을 위한 개발 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 19 (8) : 73 ~ 81
5. [인터넷자원] - / / etnews
2. [기타자료] - Gartner / 2011 / Hype Cycle for Emerging Technologies
3. [학술지(정기간행물)] - 김형래 / 2014 / 빅데이터 분석 프로젝트 수행 방법론 / 한국컴퓨터정보학회논문지 19 (3) : 73 ~ 85
4. [학술지(정기간행물)] - 김석수 / 2014 / 금융 상품 추천에 관련된 빅 데이터 활용을 위한 개발 방법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 19 (8) : 73 ~ 81
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