텍스트 마이닝 기반의 온라인 상품 리뷰 추출을 통한 목적별 맞춤화 정보도출 방법론 연구 (A Study on the Method for Extracting the Purpose-Specific Customized Information from Online Product Reviews based on Text Mining)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자거래학회
· 수록지 정보 : 한국전자거래학회지 / 21권 / 2호 / 151 ~ 161페이지
· 저자명 : 김주영, 김동수

초록

개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

영어초록

In the era of the Web 2.0, characterized by the openness, sharing and participation, it is easy for internet users to produce and share the data. The amount of the unstructured data which occupies most of the digital world’s data has increased exponentially. One of the kinds of the unstructured data called personal online product reviews is necessary for both the company that produces those products and the potential customers who are interested in those products. In order to extract useful information from lots of scattered review data, the process of collecting data, storing, preprocessing, analyzing, and drawing a conclusion is needed. Therefore we introduce the text-mining methodology for applying the natural language process technology to the text format data like product review in order to carry out extracting structured data by using R programming. Also, we introduce the data-mining to derive the purpose-specific customized information from the structured review information drawn by the text-mining.

참고자료

· 없음