사용자 의견 분석을 위한 자동화된 특징 선택 및 간결화 기법

Abstract

전자상거래의 급속한 성장과 함께 온라인 상에서 상품의 구매와 판매가 증가하고 있다. 상품의 구매자들은 자신이 구매한 상품에 대한 리뷰를 작성하고, 이러한 리뷰는 판매자와 잠재적인 구매자들에 의해 상품에 대한 정보를 얻기 위한 가치 있는 자원으로 사용되고 있다. 온라인 상에서 구매자의 증가로 작성된 리뷰의 수가 증가하였고, 이로 인해 상품의 리뷰에서 관심 있는 상품의 특징을 찾는 것은 점점 어려워 지고 있다. 이를 해결하기 위해서 리뷰의 상품에 대한 평가를 요약하고 성향을 파악하는 오피니언 마이닝 연구가 나타나게 되었다. 본 논문에서는 리뷰 데이터의 분석을 위해 각 상품을 대표할 만한 특징어를 추출하고 유사한 의미를 담고 있는 특징어들의 병합을 통해 방대한 양의 특징어의 수를 감소시키는 과정을 자동적으로 처리하는 방법을 제안하였다. 실제 사이트에서 제공하는 리뷰 데이터를 기반한 실험을 통해 제안한 시스템의 효율성을 평가했으며 이를 통해, 효율적인 리뷰 데이터 분석이 이루어질 것으로 기대된다.