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학술저널
저자정보
연종흠 (서울대학교) 이동주 (삼성전자) 심준호 (숙명여자대학교) 이상구 (서울대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제16권 제4호
발행연도
2011.11
수록면
125 - 137 (13page)

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전자 상거래 사이트의 상품 리뷰는 구매 예정자들에게 유용한 정보로 활용될 수 있지만, 방대한 양으로 인해 사용자가 모든 리뷰를 읽는 것은 불가능에 가깝다. 이를 보완하고자 전자 상거래 사이트들은 상품이나 그 특징에 대한 별점 통계, 유용한 리뷰 분류 등을 사용자의 참여나 수작업을 통해 제공하고 있다. 오피니언 마이닝(opinion mining) 혹은 감성 분석(sentiment analysis)은 이러한 일련의 과정을 자동화하는 연구로서, 상품 리뷰의 사용자 의견을 대상으로 그 의견이 긍정적인지, 부정적인지 판단한 후 요약하여 제공한다. 하지만 기존의 감성 분석은 구매예정자에게 유용한 정보, 즉 상품평의 극성을 판별하거나, 상품 특징별 평가 요약 등에만 초점을 맞추고 있어, 상대적으로 의견 정보의 활용도가 낮아지는 문제가 있다. 실제 상품 리뷰에는 상품의 평가 외에도 제품이 가지고 있는 문제점, 고객의 불만 등이 제시되어 있으며, 이를 관리자가 효과적으로 분석하여 의사 결정에 지원에 활용하고자 하는 요구가 늘어나고 있다. 이에 본 논문은 다양한 종류의 의견 정보를 파악하여 데이터 웨어하우스에 저장한 후, 의견 정보를 온라인에서 동적으로 분석하고 통합 처리하는 모델링 방안을 제시한다. 또한 이를 활용하여 실제 전자 상거래 사이트의 한 종류인 어플리케이션 판매 사이트의 리뷰에 대한 분석을 수행하였다.
#감성분석 #오피니언 마이닝 #OLAP #데이터 웨어하우스 #Sentiment Analysis #Opinion Mining #OLAP #Data Warehouse

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 의견 데이터 모델링
4. 온라인 감성 분석 처리
5. 실험 및 분석
6. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (22)

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