제품 특징화를 위한 오피니언 문서의 클러스터링 기법 (An Opinion Document Clustering Technique for Product Characterization)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자거래학회
· 수록지 정보 : 한국전자거래학회지 / 19권 / 2호 / 95 ~ 108페이지
· 저자명 : 장재영

초록

오피니언 마이닝은 문서로부터 의견을 추출하는 텍스트 마이닝의 응용분야로 현재 활발한연구가 진행되고 있다. 대부분의 관련 연구는 특정 제품군에 대해서 주어진 특징별로 긍정과부정 평가를 나누는 감성분류에 초점을 맞추고 있다. 하지만 제품별로 강조되는 특성들을구별해내는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 특성별로 오피니언 문서들을분류하고, 이를 이용하여 특정 제품군에 대해서 제품별로 강조되는 특성들을 선별하는 기법을제안한다. 제안된 기법에서는 텍스트 클러스터링을 활용하였으며, 새로운 유사도 계산 방식을사용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.

영어초록

Opinion Mining is one of the application domains of text mining which extracting opinionsfrom documents, and much researches are currently underway. Most of related researchesfocused on the sentiment classification which classifies the documents into positive/negativeopinions. However, there is a little interest in extracting the features characterizing theindividual product. In this paper, we propose the technique classifying the opinion documentsaccording to the product features, and selecting the those features characterizing eachproduct. In the proposed method, we utilize the document clustering technique and developea new algorithm for evaluating the similarity between documents. In addition, throughexperiments, we prove the usefulness of proposed method.

참고자료

· 없음