워드 임베딩을 이용한 아마존 패션 상품 리뷰의 사용자 감성 분석

이동엽; 조재춘; 임희석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이동엽 조재춘 임희석

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제8권 제4호

발행연도: 2017.1

수록면: 1 - 8 (8page)

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현대 사회에서 패션 시장의 규모는 해외와 국내 모두 지속적으로 증가하고 있다. 전자상거래를 통해 상품을 구입하는 경우 다른 소비자들이 작성한 상품에 대한 평가 데이터는 소비자가 상품의 구입 여부를 결정하는데에 영향을 미친다. 기업의 입장에서도 상품에 대한 소비자의 평가 데이터를 분석하여 소비자의 피드백을 반영한다면 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 아마존 패션 상품의 리뷰 데이터를 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 사용자의 감성을 분석하는 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 실험은 아마존 리뷰 데이터 570만건을 학습하여 형성된 워드임베딩 공간을 이용하여 긍정, 부정 리뷰 데이터의 개수에 따라 총 3개의 SVM 분류기 모델을 학습하는 방식으로 진행하였다. 실험 결과 긍정 리뷰 데이터 5만건, 부정 리뷰데이터 5만건을 이용하여 SVM 분류기를 학습하였을 때 88.0%로 가장 높은 정확도(accuracy)를 나타냈다.

#워드 임베딩 #감성분석 #오피니언 마이닝 #인공지능 #딥러닝 #융합기술 #Word Embedding #Sentiment Analysis #Opinion Mining #Artificial Intelligence #Deep Learning #Convergence technique

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B. Bickart / 2001 / Internet forums as influential sources of consumer information / Journal of Interactive Marketing : 314 ~ 340

B. Xue / 2014 / A study on sentiment computing and classification of Sina Weibo with Word2vec / IEEE Int. Cong on Big Data : 358 ~ 363

J. A. Chevalier / 2003 / The Effect of Word of Mouth on Sales: Online Book Reviews

J. J. McAuley / 2015 / Inferring networks of substituable and complementary products / KDD

J. McAuley / 2015 / Image-based recommendations on style and substitutes / Proceedings of the 38st annual international ACM SIGIR conference

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조재춘

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임희석

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