빅데이터 기반의 오피니언 마이닝 활용 연구
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김지숙 | - |
dc.contributor.author | 진서훈 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-06T11:05:53Z | - |
dc.date.available | 2021-09-06T11:05:53Z | - |
dc.date.created | 2021-06-16 | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.issn | 1229-2354 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/106368 | - |
dc.description.abstract | 소셜미디어와 스마트폰의 등장으로 촉발된 빅데이터 이슈가 산업 전반에 확산되면서 빅데이터 분석기술은 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소가 되고 있다. 왜냐하면 기업들이 축적한 빅데이터를 어떻게 분석하고 활용할 것인가에 따라 향후 기업의 성패가 좌우되기 때문이다. 하지만 축적된 빅데이터 중에서 가치 있는 데이터는 소수에 불과하다. 따라서 보유한 빅데이터로부터 누가 먼저 그 가치를 추출해 내느냐에 따라 기업의 성패를 가늠하게 될 것이며 이를 위해 대용량 데이터를 분석하여 의미 있는 데이터로 발전하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고 빅데이터 분석 방법의 하나인 오피니언 마이닝을 통해 소비자들이 소셜미디어에 표출한 반응을 기업이미지의 선행지표가 될 수 있음을 살펴보았다. 대형 슈퍼마켓에 대한 트위터상의 의견들을 수집하여 긍정 또는 부정적 이미지를 갖는 업체를 분석하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국자료분석학회 | - |
dc.title | 빅데이터 기반의 오피니언 마이닝 활용 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study on the Application of Opinion Mining Based on Big Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 진서훈 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Journal of The Korean Data Analysis Society, v.15, no.1, pp.101 - 113 | - |
dc.relation.isPartOf | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.title | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.volume | 15 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 101 | - |
dc.citation.endPage | 113 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001743977 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 빅데이터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 오피니언 마이닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | word cloud | - |
dc.subject.keywordAuthor | 연관어 네트워크. | - |
dc.subject.keywordAuthor | Big Data | - |
dc.subject.keywordAuthor | Opinion Mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | Word Cloud | - |
dc.subject.keywordAuthor | network of term. | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
(02841) 서울특별시 성북구 안암로 14502-3290-1114
COPYRIGHT © 2021 Korea University. All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.