소셜미디어 감성분석을 위한 베이지안 속성 선택과 분류에 대한 연구 (Investigating the Performance of Bayesian-based Feature Selection and Classification Approach to Social Media Sentiment Analysis)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영정보학회
· 수록지 정보 : 경영정보학연구 / 24권 / 1호 / 1 ~ 19페이지
· 저자명 : 강창민, 어균선, 이건창

초록

온라인 사용자들이 소셜 미디어상에 올린 온라인 리뷰 속 숨겨진 감정을 분석하는 감성분석은 소셜미디어의 확산에 힘입어 많은 관심을 받고 있다. 본 연구는 기존 연구들과 차별화된 방법으로 감성분석을 시도하기 위하여 베이지안 네트워크에 기반한 감성 분석 모델을 제안한다. 모델에는 MBFS (Markov Blanket-based Feature Selection)가 속성 선택 기법으로 사용된다. MBFS의 성과를 실증적으로 증명하기 위하여 소셜미디어인 Yelp의 리뷰 데이터를 활용하였다. 벤치마킹 속성 선택 기법으로는 상관관계기반 속성 선택, 정보획득 속성 선택, 획득비율 속성 선택을 사용하였다. 한편, 해당 속성선택 방법을 토대로 4개의 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분류성과를 비교하였다. 나아가 MBFS로 선택된 속성들 간 인과관계를 확인하고자 베이지안 네트워크를 통해 What-if 분석을 실시하였다. 본 연구에서 택한 머신러닝 분류기는 베이지안 네트워크 기반의 TAN (Tree Augmented Naïve Bayes), NB (Naïve Bayes), S-Spouses(Sons & Spouses), A-markov (Augmented Markov Blanket)이다. 성과분석 결과 본 연구에서 제안한 MBFS 방법이 정확도, 정밀도, F1점수 측면에서 벤치마킹 방법보다 더 우수한 성과를 나타내었다.

영어초록

Social media-based communication has become crucial part of our personal and official lives. Therefore, it is no surprise that social media sentiment analysis has emerged an important way of detecting potential customers’ sentiment trends for all kinds of companies. However, social media sentiment analysis suffers from huge number of sentiment features obtained in the process of conducting the sentiment analysis. In this sense, this study proposes a novel method by using Bayesian Network. In this model MBFS (Markov Blanket-based Feature Selection) is used to reduce the number of sentiment features. To show the validity of our proposed model, we utilized online review data from Yelp, a famous social media about restaurant, bars, beauty salons evaluation and recommendation. We used a number of benchmarking feature selection methods like correlation-based feature selection, information gain, and gain ratio. A number of machine learning classifiers were also used for our validation tasks, like TAN, NBN, Sons & Spouses BN (Bayesian Network), Augmented Markov Blanket. Furthermore, we conducted Bayesian Network-based what-if analysis to see how the knowledge map between target node and related explanatory nodes could yield meaningful glimpse into what is going on in sentiments underlying the target dataset.

참고자료

· 없음