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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 387 - 401 (15page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2019.45.5.387
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Improvements of a product can be carried out in accordance with customer requirements for the product, and thus it is necessary for product-based firms to identify product topics customers currently discuss and transform the topics into product opportunities. Despite social media mining studies for product opportunities, they have limitations in monitoring product topics and prioritizing them from dynamic aspects. Therefore, this paper suggests a social media mining-based dynamic product opportunity identification approach, which consists of 1) collecting large-scale online product review data of a product and extracting product-related keywords from them, 2) recognizing common product topics customers interested in through topic modeling, 3) calculating indicators, such as importance, satisfaction and growth, over time for the identified topics, and 4) employing TOPSIS to monitor and prioritize changing product topics. To demonstrate the applicability of the approach, this study carries out a case study with iPad product review data. This study tracks dynamically evolving product opportunities to help set future improvement directions of a product and accordingly enables product-based firms to quickly cope with changing customer needs for their product.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구절차
4. 사례연구: iPad
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (56)
참고문헌 신청
Abrahams, A. S., Fan, W., Wang, G. A., Zhang, Z., and Jiao, J. (2015), An integrated text analytic framework for product defect discovery, Production and Operations Management, 24(6), 975-990.
Agarwal, A., Xie, B., Vovsha, I., Rambow, O., and Passonneau, R. (2011), Sentiment analysis of twitter data, Paper presented at the Proceedings of the Workshop on Language in Social Media (LSM 2011).
Biro, I., Szabo, J., and Benczur, A. A. (2008), Latent dirichlet allocation in web spam filtering, Paper presented at the Proceedings of the 4th international workshop on Adversarial information retrieval on the web, ACM.
Baccianella, S., Esuli, A., and Sebastiani, F. (2010), Sentiwordnet 3.0 : an enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining, Paper presented at the Lrec.
Behara, R. S., Fontenot, G. F., and Gresham, A. (1995), Customer satisfaction measurement and analysis using Six Sigma, International Journal of Quality & Reliability Management, 12(3), 9-18.
Agarwal, A., Xie, B., Vovsha, I., Rambow, O., and Passonneau, R. (2011), Sentiment analysis of twitter data, Paper presented at the Proceedings of the Workshop on Language in Social Media (LSM 2011).
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Baccianella, S., Esuli, A., and Sebastiani, F. (2010), Sentiwordnet 3.0 : an enhanced lexical resource for sentiment analysis and opinion mining, Paper presented at the Lrec.
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