온라인 쇼핑몰의 상품평 자동분류를 위한 감성분석 알고리즘 (A Sentiment Analysis Algorithm for Automatic Product Reviews Classification in On-Line Shopping Mall)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자거래학회
· 수록지 정보 : 한국전자거래학회지 / 14권 / 4호 / 19 ~ 33페이지
· 저자명 : 장재영

초록

급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를
작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 기존 구매자들의 상품평들은 다른 잠재적인
소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 사용자가 작성한 상품평은 하나의
상품에 대해 실제 사용자의 좋고 나쁨에 대한 감정을 표현한 결과로, 개개인에 따라 긍정 또는
부정적인 의견으로 나눠진다. 상품평 중에서 소비자가 원하는 정보를 얻기 위해서는 이들을
일일이 수작업으로 확인해야하지만, 온라인 쇼핑몰에 상품평이 대용량으로 축적된 환경에서
이러한 작업은 비효율적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여
제품 사용자의 주관적 의견을 자동으로 분류할 수 있는 감성분석 알고리즘을 제시한다. 본
논문에서 제시하는 알고리즘은 온라인 쇼핑몰에 등록된 개별 상품평을 대상으로 긍정 및 부
정 의견으로 판단하여 요약된 결과를 제공하는 기능을 한다. 본 논문에서는 또한 제안된 알
고리즘을 바탕으로 개발된 상품평 자동분석 시스템을 소개하고, 알고리즘의 효율성을 검증
하기 위한 실험결과도 제시한다.

영어초록

With the continuously increasing volume of e-commerce transactions, it is now popular
to buy some products and to evaluate them on the World Wide Web. The product reviews
are very useful to customers because they can make better decisions based on the
indirect experiences obtainable through the reviews. Product Reviews are results expressing
customer’s sentiments and thus are divided into positive reviews and negative
ones. However, as the number of reviews in on-line shopping increases, it is inefficient
or sometimes impossible for users to read all the relevant review documents. In this paper,
we present a sentiment analysis algorithm for automatically classifying subjective
opinions of customer’s reviews using opinion mining technology. The proposed algorithm
is to focus on product reviews of on-line shopping, and provides summarized results
from large product review data by determining whether they are positive or negative.
Additionally, this paper introduces an automatic review analysis system implemented
based on the proposed algorithm, and also present the experiment results for verifying
the efficiency of the algorithm.

참고자료

· 없음