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기업 마케팅 전략을 위한 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템 설계
A Design of SNS and Web Data Analysis System for Company Marketing Strategy 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.6 no.4, 2013년, pp.195 - 200  

이병관 (관동대학교 컴퓨터학과) ,  정은희 (강원대학교 지역경제학과) ,  정이나 (관동대학교 전자계산공학과)

초록
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본 논문에서는 기업 이미지에 타격을 줄 수 있는 부정적인 SNS와 Web 데이터를 빠르게 분석하여 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 SNS 및 Web Data를 수집하는 데이터 수집 모듈(Data Collection Module), 수집된 데이터를 저장하는 HBase 모듈(Hbase Module), 수집된 데이터의 의미 분석을 수행한 후 데이터의 의미를 평가 및 분류하는 데이터 분석 모듈(Data Analysis Module) 그리고 관리자에 의해 요청된 질의어에 따라 기업과 관련된 SNS와 Web데이터를 이용하여 최적화된 Map Reduce 과정을 수행하는 PSH 모듈(Priority Scheduling Hadoop Module)로 구성된다. 본 논문은 이런 모듈들을 통하여 SNS와 Web 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 이 분석 결과를 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes an SNS and Web Data Analytics System which can utilize a business marketing strategy by analyzing negative SNS and Web Data that can do great damage to a business image. It consists of the Data Collection Module collecting SNS and Web Data, the Hbase Module storing the collected ...

주제어

#SNS   #Web data analysis   #Marketing   #Hadoop   #Opinion mining  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • Map 모듈은 기업의 마케팅 목적으로 모니터링을 수행할 때 모니터링 관리자의 질의에 맞는 데이터를 추출하기 위한 목적으로 실행된다. Map 모듈은 그림 3과 같이 구성되며 각각의 Map 모듈은 의미 분석을 마치고 Sort Module에 전달하게 된다.
  • 본 논문에서 기업 마케팅 전략을 위한 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템의 기대 효과는 다음과 같다.
  • 본 논문에서는 기업 마케팅 전략을 위한 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 데이터 수집 모듈, HBase 모듈, 데이터 분석 모듈, PSH(Priority Scheduling Hadoop) 모듈로 구성되며, 이러한 모듈들에 의해 처리된 기업 평가 데이터 분석 결과를 기업에게 제공하는 기업 마케팅 전략을 위한 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제공하고자 한다.
  • 이에 본 논문에서는 SNS 및 Web 마케팅을 보다 효율적으로 활용하며, 기업의 이미지에 타격을 줄 수 있는 데이터를 빠르게 파악하고 대응할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
오피니언 마이닝이란 무엇인가? 오피니언 마이닝이란 대량의 정보에서 의견을 뽑아 평가하는 것이다. SNS의 대중화로 스스로 말하는 의견을 수집하기 때문에 설문지와 같이 형식적인 데이터로 의견을 조사하는 것보다 정보의 질이 높다.
맵리듀스는 어떻게 작동하는가? 맵리듀스는 맵(map)과 리듀스(reduce)의 2가지 함수를 조합하여 데이터를 처리한다. 즉, 사용자로부터 맵리듀스에서 처리하도록 받은 일을 잡(job) 이라고 하고, 이를 분산환경에 맞게 나누어 맵함수와 리듀스함수를 이용하여 잡을 분산 병렬 처리함으로써 빠르게 처리한다[4].
본 논문에서 제안한, SNS 및 Web 데이터 분석 시스템의 기대 효과는 무엇인가? 첫째, SNS에 급속도로 퍼지는 기업 혹은 기업 제품에 대한 데이터를 수집한다. 둘째, 기업에 대한 수집 데이터를 자동으로 긍정 혹은 부정 데이터로 분류하여 저장하기 때문에 제품 혹은 기업에 대해 개선사항 혹은 발전해야할사항을 빠르게 파악할 수 있다. 셋째, SNS 혹은 Web을 통해 빠르게 번지는 기업의 부정적 데이터에 대한 수습시간을 모니터링을 통해 단축시킬 수 있다.
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