계층적 토픽 분포 집계를 통한 집단간 토픽 비교 방법론 (Methodology for Inter-Group Topic Comparison Using Hierarchical Topic Distribution Aggregation)

서지정보

· 발행기관 : 한국지능정보시스템학회
· 수록지 정보 : 지능정보연구 / 30권 / 2호 / 61 ~ 84페이지
· 저자명 : 심준보, 김남규

초록

최근 ERP 도입 기업의 증가와 함께 ERP 유지보수 업무도 활발히 진행되고 있으며, 이에 따라 ERP 사용 고객의 의견 을 분석해 고객 대응 전략을 수립하고자 하는 연구에 기업의 관심이 높아지고 있다. 고객 의견은 대부분 텍스트 데이터의 형태로 존재하며, 이에 대한 효과적인 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법 중 하나인 토픽 모델링이 널리 활용되고 있다. 다 양한 토픽 모델링 기법 중 작성자 정보를 활용하여 토픽을 생성함으로써 작성자의 관심분야 식별에 유용한 장점을 가진 Author-Topic Model(ATM)에 대한 관심이 높지만, 해당 방법은 지나치게 많은 수의 작성자로 인해 작성자간 차이를 해석 하기가 어렵다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구는 ATM을 기반으로 도출된 작성자별 토픽 분포에 데이터의 계층 정보를 반영하는 계층적 토픽 분포 집계를 수행하고, 이를 통해 산출된 집단의 토픽 분포를 활용하여 집단간 토픽을 비교하는 새 로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 유용성을 평가하기 위해 SAP ERP 전문 컨설팅 기업이 유지보수 서비스를 제공 하는 4개 회사의 고객 서비스 요청 데이터 1,903건을 적용해 실험을 진행하였다. 구체적으로는 요청자별 ATM 분석을 수 행하고, 그 결과에 상위 수준 집단과 하위 수준 작성자의 계층 구조를 반영하여 고객사별로 토픽 분포를 집계한 후 고객 사별 토픽의 차이를 비교하였다. 실험 결과, 작성자 수준에서는 확인이 어려웠던 집단간 차이를 본 방법론을 통해 명확히 파악할 수 있음을 확인하였다.

영어초록

With the increasing adoption of ERP system in recent years, maintenance tasks related to ERP system have become more active. Consequently, there is a growing interest among companies in analyzing customer requests to establish customer-oriented strategies. Customer requests are mostly in the form of textual data, and topic modelling, one of the text mining techniques, is widely used for effective analysis. Among various topic modeling techniques, interest in the Author-Topic Model (ATM) is high due to its advantage of utilizing author information to generate topics, which is useful for identifying authors’ areas of interest. However, this method has a limitation in that it is difficult to interpret differences among authors due to an excessive number of authors. Therefore, this study proposes a new methodology to perform hierarchical topic distribution aggregation that reflects the hierarchical information of the data in the author-specific topic distributions derived based on ATM, and to compare topics between groups using the resulting group topic distributions. This methodology enables the comparison of topic distributions among groups using the aggregated topic distributions of groups. To evaluate the usefulness of the proposed methodology, experiments were conducted on 1,903 customer service request data from 4 companies providing SAP ERP consulting services. Specifically, ATM analysis was performed at the requester level, and the hierarchical structure of top-level group and lower-level author was reflected. In our experiments, we found that the methodology was able to clearly identify group differences that were difficult to identify at the author level

참고자료

· 없음