제품 선호도 분석을 위한 소셜 네트워크 데이터 마이닝
Social Network Data Mining for Products Preference Analysis
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초록
최근 스마트 장비의 발전 및 대중화로 인터넷 환경은 시간과 공간에 제약을 받지 않게 되었다. 소셜 네트워크 서비스(SNS)는 이런 기술의 발전 속에서 자연스럽게 사람들의 생활과 밀착하여 다양한 정보의 저장고가 되고 있다. 범람하는 SNS 데이터를 활용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 제품 선호도 분석은 기업체들의 주요 연구 방향으로, 기업의 브랜드와 제품이 가지고 있는 기술과 가치가 고객들에게 어떻게 생각되는지 알기 위한 방법의 하나로서 연구되고 있다. 이 논문에서는 기업의 입장에서 고객의 제품 선호도 분석을 위하여 SNS 데이터를 수집 및 분석하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 트위터(Twitter)를 활용한 데이터 수집 및 전처리 모듈과 수집된 트윗을 분석하여 제품 평가를 계산하는 감성분석 모듈로 구성되어 있다. 데이터 수집 및 전처리 모듈은 입력된 키워드와 관련된 트윗을 수집하며, 중복 데이터와 불필요한 텍스트를 제거한다. 감성분석 모듈은 각 트윗이 제품에 대해 가지고 있는 극성을 분석하고 제품과 연관되어 언급되는 주요 단어를 계산하여 단어와 제품간의 연관성과 평가를 분석한다.
Abstract
Recently, with the development of the smart IT environments, Internet is now overcoming time and space. Social Networking Services(SNS) are being the biggest information storage in everyday life. Now a days, lots of studies are being developed by enterprises to analysis users` opinion about their products. In this paper, we propose the system mining SNS data for products` preference analysis in corporations` stance. Proposed system is composed of two modules; data collection module and sentiment analysis module. Data collection module gather twits related with a product and filter the duplicated twits and unnecessary text. Sentiment analysis module analyze each twit`s polarity and words association strength with the product.
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