소셜미디어를 활용한 여행지 평점 예측을 위한 합성곱 신경망 기반의 필터링-스코어링 시스템

Abstract

여행 계획을 세우는데 있어 관광지 평점 정보는 직관적이고 종합적인 정보를 제공해준다는 장점을 갖고 있다. 하지만, 이러한 평점 정보는 많은 사람들의 평가가 없으면 높은 신뢰도를 보장하기가 힘들다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 소셜미디어의 글들을 이용하여 관광지의 평점을 예측하는 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 주어진 관광지의 이름을 키워드로 소셜미디어에서 다수의 글들을 검색 및 수집하고 사전에 학습시켜둔 필터링 모델을 이용하여 리뷰 성격의 글들과 리뷰가 아닌 글들을 분류하고, 리뷰로 분류된 글들을 스코어링 모델을 이용하여 각각 평점을 매긴 후 전체 평점들을 평균 내어 최종적으로 주어진 관광지의 평점을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능향상을 위하여 딥러닝 기반의 필터링, 스코어링 모델 구조와 함께 한국어 데이터 증강 기법도 제안하였다. Rating information of travel attractions provides intuitive and comprehensive information for trip planning. However, such rating information has a disadvantage that it is difficult to guarantee high reliability when there are only a few reviews. Therefore, in this paper, we propose a system for predicting the ratings of tourist attractions using posts from social media services. The system searches and collects a large number of posts from a social media by using the name of a given tourist attraction as a keyword, classifies the posts into a reviews and non-rieviews using a filtering model, predicts the rating of each review using a scoring model. Predicted ratings are then averaged to predict the overall rating of the given travel attraction. Also, deep learning based filtering and scoring model structures are proposed along with the Korean data argumentation method to improve the performance of the proposed system.