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상품 리뷰 분석을 통한 사용자 맞춤형 추천 시스템
Customized recommendation system through product review analysis 원문보기

한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회, 2018 May 31, 2018년, pp.460 - 461  

황도연 (배재대학교) ,  배상중 (배재대학교) ,  김창수 (배재대학교) ,  정회경 (배재대학교)

초록
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전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The traditional recommendation system is developed on the assumption that users behave independently, and have problem of readability and efficiency are inferior due to simply sort products or lack of function for associate product attributes with user's taste. To solve this problem in this study we...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존의 시스템은 리뷰 데이터 분석에 있어서 상품의 속성 및 상품이 속한 세부 부류만을 반영하기 때문에 사용자 맞춤형 정보를 제공하기에 부족하다.본 논문에서는 비정형적인 리뷰 데이터를 의미 있는 정보로 가공하고, 가공한 정보를 다시 사용자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 상품 리뷰 데이터를 크롤링 한 뒤 R을 이용한 텍스트마이닝 기법을 사용하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템이다.
  • 본 연구에서는 비정형의 리뷰데이터와 사용자의 구매이력의 연관 분석을 통해 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 데이터 분석 결과로 상품 속성 중 핵심이 되는 단어들을 제공함으로써 사용자는 한눈에 핵심 속성을 파악할 수 있다 또한, 리뷰에 대한 분석 결과를 사용자가 우선적으로 고려하는 속성별로 상품의 종류가 제공한다.
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