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딥러닝 기반 게임 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템 설계 및 개발
Design and implementation of a satisfaction and category classifier for game reviews based on deep learning 원문보기

한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회, 2018 Oct. 31, 2018년, pp.729 - 732  

양유정 (숙명여자대학교 소프트웨어학부 컴퓨터과학전공) ,  이보현 (숙명여자대학교 소프트웨어학부 컴퓨터과학전공) ,  김진실 (숙명여자대학교 소프트웨어학부 컴퓨터과학전공) ,  이기용 (숙명여자대학교 소프트웨어학부 컴퓨터과학전공)

초록
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모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다.

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