인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
본 연구는 코로나19(Covid-19) 로 인한 사회적 거리두기의 영향과 언택트 현상 중의 하나로 일반 가정에서 온라인 배달식품인 밀키트를 온라인으로 주문하는 현상이 폭증하였다. 이에 따라 현재 온라인 쇼핑몰을 통해 판매하고 있는 밀키트에 대한 소비자의 감성을 분석하여 판매를 배가 시키기 위한 전략으로 삼고자, 온라인 뉴스 매체 등의 커뮤니티 웹사이트에서 “밀키트” 키워드를 중심으로 연관성 있는 단어간의 관계를 분석하여 대중의 관심 키워드를 파악하고자 한다.
본 연구를 위해서 온라인 매체와 주요 커뮤니티 사이트에서 웹 스크래핑 기법을 이용하여 데이터를 수집하고, 자연어 처리를 위해 데이터를 정제하고 한국어 코퍼스 용어 사전과 통계기반의 벡터간 유사도 기법을 사용하였다. 여기에 형태소 분석, 불용어 처리, TF-IDF를 적용한 워드 임베딩 기법 등을 사용하여 자연어처리 하였다. “밀키트” 단어를 중심으로 검색한 온라인 매체의 기사 내용, 커뮤니티 사이트 이용자들의 밀키트 상품 리뷰에 단어간 유사도는 단어를 벡터로 수치화하여 자연어 처리 알고리즘을 이용한 훈련 과정을 반복적으로 수행하였고, 동시에 단어 빈도를 카운트 벡터화하는 작업을 수행하였다. 단어간의 유사관계도는 네트워크 그래프로 표현하여 의사결정하는데 인사이트 편의성을 제공하였다.
#밀키트
#데이터분석
#소비자감성분석
#워드임베딩
#코퍼스
#자연어처리
#한국어용어사전
#mealkit
#data analysis
#consumer sentiment analysis
#word embedding
#corpus
#NLP(Natural Language Processing)
#dictionary of Korean terms Keywords: Topic Modeling
#Sentimental Analysis
#Value Co-Creation
#Value Co-Destruction
#Text mining.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
등록된 정보가 없습니다.