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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신윤식 (한양대학교) 백동현 (한양대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제44권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
66 - 77 (12page)

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Companies widely use survey to identify customer requirements, but the survey has some problems. First of all, the response is passive due to pre-designed questionnaire by companies which are the surveyor. Second, the surveyor needs to have good preliminary knowledge to improve the quality of the survey. On the other hand, text mining is an excellent way to compensate for the limitations of surveys. Recently, the importance of online review is steadily grown, and the enormous amount of text data has increased as Internet usage higher. Also, a technique to extract high-quality information from text data called Text Mining is improving. However, previous studies tend to focus on improving the accuracy of individual analytics techniques. This study proposes the methodology by combining several text mining techniques and has mainly three contributions. Firstly, able to extract information from text data without a preliminary design of the surveyor. Secondly, no need for prior knowledge to extract information. Lastly, this method provides quantitative sentiment score that can be used in decision-making.
#China #Online Shopping Mall #Sentiment Analysis #Social Network Analysis #Text Mining

목차

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참고문헌 (24)

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Blondel, V. D. / 2008 / Fast Unfolding of Communities in Large Networks / Journal of Statistical Mechanics : theory and Experiment (10):10008 google schola Clauset, A. / 2004 / Finding Community Structure in Very Large Networks / Physical Review 70(6):066111 google schola Godbole, N. / 2007 / Large-Scale Sentiment Analysis for News and Blogs / ICWSM 7(21):219~222 google schola Grobelnik, M. / 2000 / Text Mining as Integration of Several Related Research Areas : Report on KDD’s Workshop on Text Mining 2000 / ACM SIGKDD Explorations Newsletter 2(2):99~102 google schola Hanneman, R.A. / 2005 / Introduction to Social Network Methods / University of California google schola

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