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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민수 (한성대학교) 김주희 (동덕여자대학교)
저널정보
한국벤처창업학회 벤처창업연구 벤처창업연구 제19권 제5호(통권 제95호)
발행연도
2024.10
수록면
1 - 11 (11page)

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온라인 리뷰는 시장 내에서의 기업의 가치를 평가하는 데 있어 중요한 역할을 하며, 기업의 수익에 큰 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 따라서 온라인 리뷰의 감성 분석 지표는 사업의 성공을 예측할 수 있는 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 온라인 리뷰 플랫폼 중의 하나인 Yelp 플랫폼에 있는 레스토랑 리뷰 텍스트를 연구대상으로 선정하였고, Yelp Open Dataset에서 제공하는 리뷰 데이터 세트를 활용하였다. 본 연구에서는 레스토랑 리뷰의 Polarity Prediction을 위해 Logistic Regression, SVM, Random Forest, Gradient Boosting Machine(GBM), XGBoost, LightGBM 총 6가지 머신러닝 알고리즘을 사용하여 연구를 진행하였다. 각 모델의 성능평가 결과, Logistic Regression, SVM, LightGBM 알고리즘이 0.91로 가장 정확도가 높게 나타났다. 본 연구는 비정형화된 형태로 작성된 텍스트의 리뷰 데이터를 정량화하여 평점으로 예측할 수 있도록 하여 스타트업을 포함한 기업이 고객 피드백을 효과적으로 분석할 수 있도록 한다는 점에서 공헌점이 있다, 나아가 비즈니스 운영자들이 소비자 행동을 예측하고, 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있는 유용한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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목차

국문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실증분석 결과
Ⅴ. 결론 및 시사점
REFERENCE
Abstract

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