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K-평균 군집을 이용한 마이크로타겟팅을 위한 SNS 빅데이터 활용 모델링에 관한 연구
A Study on the Application Modeling of SNS Big-data for a Micro-Targeting using K-Means Clustering 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호, 2015 Jan. 22, 2015년, pp.321 - 324  

송재오 (한국교통대학교 컴퓨터정보공학과) ,  이상문 (한국교통대학교 컴퓨터정보공학과)

초록
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본 논문에서는 SNS에 존재하는 특정 제품과 브랜드 또는 기업에 대한 평가, 의견, 느낌, 사용 후기 등의 소비자 생각을 수집하여 기업에서 향후 신제품 개발이나 시장 진출 및 확대 등의 경영활동에 활용할 수 있도록 SNS 빅데이터를 문석하고, 이를 활용하여 보다 소집단화 되고 개인화 되어가는 Micro-Trend 중심의 마케팅 활동을 할 수 있는 Micro-Targeting 관련 분석 정보를 제공 모델링하는 것을 제안한다. 본 연구에서는 SNS 데이터의 수집, 저장, 분석에 대한 내용을 다루고 있으며, 특히 마이크로타겟팅을 위한 정보를 머하웃(Mahout)의 유클리드 거리 기반의 유사도와 K-평균 군집 알고리즘을 활용하여 구현하고자 하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이러한 마이크로타겟팅을 많은 기업에서도 소비자를 대상으로 활용하고자 노력중이다. 본 논문에서는 화장품이라는 소비재에 대한 SNS 이용자의 소비패턴을 직관이 아닌 분석을 통해 기업이 마이크로타겟팅을 할 수 있는 모델링 연구를 제안한다.
  • 본 논문에서의 마이크로타겟팅은 특정 제품에 대하여 SNS를 통해 대중적 의견과 생각 등이 담겨진 데이터를 수집하고 분석하여 활용하는 것을 목적으로 소비재 완제품을 분석 대상으로 선정해야 했다. 이에 화장품 제품군 하나를 선정하고 상세하게 분석하고자 하였다.
  • 본 논문에서의 마이크로타겟팅은 특정 제품에 대하여 SNS를 통해 대중적 의견과 생각 등이 담겨진 데이터를 수집하고 분석하여 활용하는 것을 목적으로 소비재 완제품을 분석 대상으로 선정해야 했다. 이에 화장품 제품군 하나를 선정하고 상세하게 분석하고자 하였다.
  • 즉, 소규모의 집단이나 개인별 취향을 분석하여 틈새시장을 통해 기업과 제품에 대한 시장을 확대하는 것이다. 이와 같은 의미에서 본 연구는 K-평균 군집을 통해 모집단을 추출하고 유클리드 거리 기반의 유사도를 통해 일반 소비자 집단에 대한 분석을 할 수 있으며, 해당 연구 결과를 반대적으로 활용하여 SNS를 이용한 소집단 및 개인을 대상으로 하는 마이크로타겟팅 모델을 수립하고 연구할 수 있었다.
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