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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Kwangho Lee (Kookmin University) Namgyu Kim (Kookmin University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제3호(통권 제192호)
발행연도
2020.3
수록면
207 - 218 (12page)

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최근 온라인 리뷰의 증가와 분석 기술의 발달로 인해 온라인 리뷰 분석에 대한 관심과 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 리뷰 분석을 다룬 기존의 연구는 동일한 어휘라도 각 어휘에 담긴 감정은 리뷰어에 따라 서로 다를 수 있다는 점을 반영하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 고객의 등급에 따라 고객군을 분류하고, 각 고객군별로 리뷰 분석을 수행하여 그 차이를 분석한 결과를 제시하였다. 의류 전문 쇼핑몰인 "M"사의 리뷰에 대한 분석을 수행한 결과, 쇼핑몰 사용도가 높은 고객의 경우 가격적인 요소가, 쇼핑몰 사용도가 낮은 고객의 경우 쇼핑몰에 소개된 내용과 실제 제품의 일치 정도가 제품의 긍/부정 평가에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 제안 방법론은 고객군별로 제품 평가에 중요하게 영향을 미치는 요소를 식별함으로써, 차별화된 마케팅 전략을 수립하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Works
III. Methodology
IV. Experiments
V. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
J. Wiebe / 2004 / Learning Subjective Language / Computational linguistics 30(3):277~308 google schola B. Pang / 2008 / Opinion Mining and Sentiment Analysis / Foundations and Trends in Information Retrieval google schola B. Liu / 2015 / Sentiment Analysis: Mining Opinions, Sentiments, and Emotions / The Cambridge University Press google schola L. Zhang / 2018 / Deep Learning for Sentiment Analysis : A Survey / Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery 8(4):e1253 google schola 박현정 / 2018 / CNN을 적용한 한국어 상품평 감성분석: 형태소 임베딩을 중심으로 / 지능정보연구 24(2):59~83 dbpia

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