메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류동엽 (경희대학교) 이흠철 (경희대학교) 김재경 (경희대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
35 - 56 (22page)

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
정보통신 기술의 발전에 따라 웹 사이트에는 수많은 리뷰가 지속적으로 게시되고 있다. 이로 인해 정보 과부하 문제가 발생하여 사용자들은 본인이 원하는 리뷰를 탐색하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 이러한 문제를 해결하여 사용자에게 유용하고 신뢰성 있는 리뷰를 제공하기 위해 리뷰 유용성 예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 연구는 주로 리뷰에 포함된 특성을 기반으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나, 예측한 리뷰가 왜 유용한지 근거를 제시할 수 없다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 이러한 한계점을 해결하기 위해 리뷰 유용성 예측 모델에 eXplainable Artificial Intelligence(XAI) 기법을 적용하는 방법론을 제안하였다. 본 연구는 Yelp.com에서 수집한 레스토랑 리뷰를 사용하여 리뷰 유용성 예측에 관한 연구에서 널리 사용되는 6개의 모델을 통해 예측 성능을 비교하였다. 그 다음, 예측 성능이 가장 우수한 모델에 XAI 기법을 적용하여 설명 가능한 리뷰 유용성 예측 모델을 제안하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법론은 사용자의 구매 의사결정 과정에서 유용한 리뷰를 추천할 수 있는 동시에 해당 리뷰가 왜 유용한지에 대한 해석을 제공할 수 있다.
#리뷰 유용성 #머신러닝 #온라인 구전 #온라인 리뷰 #Review helpfulness #Machine Learning #eWOM #Online review #eXplainable Artificial Intelligence(XAI)

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 결과
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (76)

참고문헌 신청
이청용, 이병현, 이흠철, & 김재경. (2021). CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구. 지능정보연구, 27(3), 29-56. google schola 이흠철, 윤효림, 이청용, & 김재경. (2022). Multichannel CNN 기반 온라인 리뷰 유용성 예측 모델 개발에 관한 연구. 지능정보연구, 28(2), 171-189. google schola 이병현, 최일영 정재호, & 김재경. (2022). E-커머스 사용자의 평점과 리뷰 유용성이 상품 추천 시스템의 성능 향상에 미치는 영향 분석. 지능정보연구, 28(1), 311-328. google schola 박호연, & 김경재.(2019). CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석. 지능정보연구, 25(4), 141-154. google schola 주명길, & 윤성욱. (2019). 워드 임베딩과 CNN 을 사용하여 영화 리뷰에 대한 감성 분석. 디지털산업정보학회논문지, 15(1), 87-97. google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

설명 가능한 인공지능 기법 기반 리뷰 유용성 예측에 관한 연구
류동엽 ,  이흠철 ,  김재경 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022 .11
안드로이드 런처 사용 행태 조사 및 주요 고려 요소 분석에 관한 연구
지수찬 ,  권상현 ,  김동우 외 4명 한국HCI학회 학술대회 2014 .02
XAI 설명방식이 사용자의 인지된 이해도와 신뢰도에 미치는 영향: 조절초점의 역할
문상룡 ,  안현철 ,  한윤 지능정보연구 2024 .09
설명 가능한 인공지능(XAI)을 이용한 확률 임베딩 벡터 예측에 관한 연구
양성실 ,  설현주 Journal of the KNST 2023 .09
XAI 이용한 BERT기반 감성인식 모델 예측 분석
조찬영 ,  정현준 Proceedings of KIIT Conference 2023 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-003-001752168