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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국도시지리학회 한국도시지리학회지 한국도시지리학회지 제23권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
101 - 114 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

LSTM기반 텍스트 분류를 통한 외국인 관광객의 선호 관광지 분석
이혜진 ,  강영옥 대한공간정보학회 학술대회 2020.06 학술대회자료
토픽모델링과 LSTM기반 텍스트 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호관광지 및 관광매력요인 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널
소셜 미디어데이터 분석을 통한 부산방문 외국인 관광객의 선호 관광지 및 관광지 이미지 분석
이혜진 ,  강영옥 한국도시지리학회지 2020.01 학술저널

2019

텍스트마이닝과 딥러닝 기술을 활용한 외국인 관광객의 국내 지역별 이미지 비교
이혜진 ,  윤지영 ,  조나혜 외 3명 대한공간정보학회 학술대회 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 소셜 미디어데이터의 텍스트분석을 통해 부산 방문 외국인 관광객의 선호관광지 및 관광지 이미지를 분석하고자 하였다. 소셜 미디어의 보편화로 위치정보를 갖는 데이터를 활용해서 대중의 선호와 특성을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있게 되었다. 특히 관광부문에서 지오태깅된 사진 데이터를 활용한 분석이 증가하고 있고다양한 데이터마이닝 기법이 활용되고 있다. 본 연구에서는 플리커 공개 API로 수집된 부산에 게시된 사진 데이터에 태깅된 텍스트 데이터를 기반으로 DBSCAN을 활용해 외국인 관광객의 선호관광지를 도출하고, 핫스팟 분석을통해 문화권별 관광객의 선호관광지를 살펴봤으며, 텍스트 자료를 활용하여 관광지 이미지를 분석하였다. 다양한텍스트마이닝 방법론 중 빈도분석, 네트워크 중심성 분석, CONCOR 분석을 활용해 부산 전체와 부산 내 선호관광지별 단어를 군집화하는 방법을 사용하였다. 분석결과 부산지역에 12개의 선호관광지가 도출되었고, 문화권별 핫스팟 지역에 차이가 나타으며, 특정 단어의 빈도 및 영향력과 연관어들이 중심이 되는 군집의 종합적인 해석을 통해 부산 전체 및 선호 관광지별 관광 이미지를 나타냈다.
#tourist image #text mining #social network service #Flickr #CONCOR.

목차

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참고문헌 (45)

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강영옥 / 2019 / 경험적 모델과 머신러닝 기법을 활용한 SNS 사용자 분류방법 비교: 플리커 데이터의 관광객 분류방법 / 대한공간정보학회지 27(4):29~37 dbpia 강일훈 / 2018 / 머신러닝과 딥러닝을 활용한 해외관광객의 국내관광지 만족요인추출 및 평가에 관한 연구 / 한국소프트웨어종합학술대회 :2318~2320 dbpia 곽기영 / 2014 / 소셜네트워크분석 / 청람 google schola 김나연 / 2019 / 소셜 네트워크 데이터를 활용한 서울방문 관광객의 선호 관광지 시공간 특성 분석 / 서울도시연구 20(1):81~96 dbpia 김민식 / 2018 / 트립어드바이저를 이용한 국내 목적지별 특성분석: 인바운드 관광객을 대상으로 / 관광레저연구 30(2):5~19 dbpia

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