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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현규 (Sahmyook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제10호(통권 제199호)
발행연도
2020.10
수록면
87 - 94 (8page)

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블로그나 SNS 피드 등의 소셜 리뷰는 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 반영한 키워드를 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있으며, 최근 트렌드를 반영한 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많다. 이들 단어는 사전에 포함되어 있지 않아 기존 형태소 분석기가 잘 인지하지 못하는 경우가 많으며, 동시에 상당한 처리 시간이 소요되어 키워드 분석 결과를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 응집도 점수 개념을 기반으로 소셜 리뷰로부터 키워드를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 응집도 점수는 단어의 빈도수를 기반으로 계산되어 별도의 사전이 필요없다는 장점이 있으나, 띄어쓰기가 되지 않은 입력 데이터에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 단어 트리 구조를 이용하여 기존의 응집도 점수 계산 방법을 개선한 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 15.5%의 오류율을 보이는 동시에, 1,000개의 리뷰를 처리하는데 0.008초 정도 소요됨을 확인하였다.
#Big data #Social reviews #Keyword extraction #Cohesion score #Morphological analysis #빅데이터 #소셜 리뷰 #형태소 분석 #노이즈 리뷰 필터링 #소상공인

목차

[Abstract]
[요약]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion and Future Work
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
W. L. Kang / 2015 / Reducing IO Cost in OLAP Query Processing with MapReduce / IEICE Trans. Inf. &Syst E98-D(2):444~447 google schola K. H. Lee / 2012 / Parallel Data Processing with MapReduce : a Survey / ACM SIGMOD Record 40(4):11~20 google schola IDC Korea google schola Naver Open API google schola Google Developer API google schola

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