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오피니언 마이닝 기술을 이용한 효율적 상품평 검색 기법
윤홍준(Hongjune Yune),김한준(Han-joon Kim),장재영(Jae-Young Jang) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 일반적으로 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 특징에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 잠재적인 소비자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 이러한 문제를 극복하는 방법 중 하나는 사용자의 검색 의도에 따라 상품평들에 우선순위를 부여하여 잠재적 소비자들의 능률적인 의견 탐색이 가능하도록 하는 것이다. 여기서 중요한 점은 대부분의 상품평은 감정적이며 주관적인 의견으로 구성되어 있다는 것이다. 이러한 상품평에 우선순위를 부여하는 작업은 일반 웹 검색엔진의 순위 선정 기준과는 그 방법을 달리 해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여 상품평을 검색하는 사용자의 의도에 따라 상품평들의 랭킹을 부여하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 그 정도 등을 고려하여 상품평으로써의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.
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윤홍준 ( Hongjune Yune ),노준호 ( Joonho Noh ),김한준 ( Han-joon Kim ),이병정 ( Byung-jeong Lee ),강수용 ( Sooyong Kang ),장재영 ( Jae-young Chang ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.2
일반적으로 기존 검색엔진은 다수 사용자의 동일한 질의에 대하여 일률적으로 같은 검색 결과를 제공하는데, 이는 사용자개인의 특성을 고려하지 않는 단점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 사용자가 가지고 있는 검색 의도를 파악하여 그에 부합하는 결과를 제공하는 개인화 검색이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 프로파일 기반 개인화 검색을 위한 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 개인화 검색을 이루기 위해 개념 네트워크 형태의 사용자 프로파일을 구성하며, 이는 사용자가 과거에 질의했던 질의어와 탐색했던 웹문서를 분석하여 자동 생성된다. 그리고 사용자가 웹문서에 대해 태그를 지정한 폭소노미 데이터를 이용하여, 개념 네트워크를 확장함으로써 개념 네트워크의 정확성을 더욱 높일 수 있다. 이 개념 네트워크를 이용하여 사용자가 부여한 질의어를 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라, 검색결과의 중첩도를 고려하여 사용자별 검색 결과의 순위를 재산정 함으로써 개인의 특성을 반영한 검색 결과를 제공할 수 있다. In general, conventional search engines provide the same search results for the same queries of users, and however such techniques do not consider users` characteristics. To overcome this problem, we need a new way of personalized search which returns customized search results according to users` preference. In this paper, we propose a concept network profile-based personalized web search system in which the concept network is developed for accumulating users` characteristics. The concept network-based user profile is used to expand initial search queries to achieve personalized search. The concept network is a network structure of concepts where each concept is generated whenever each query is submitted, and it can be defined as a set of keywords extracted from the selected documents. Furthermore, we have improved the concept networks by augmenting intent keywords of each concept with a set of classification tags, called folksonomy, assigned to each document. For an additional personalized search technique, we propose a new re-ranking method that analayzes the degree of overlapped search results.
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오피니언 마이닝 기술을 이용한 효율적 상품평 검색 기법
윤홍준(Hongjune Yune),김한준(Han-joon Kim),장재영(Jae-Young Chang) 한국정보과학회 2010 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.16 No.2
급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다. 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 these reviews. However, since online shopping malls do not provide ranking results, it is not easy for users to read all the relevant review documents effectively. Product reviews include subjective and emotional opinions. Thus, the review search is different from the general web search in terms of ranking strategy. In this paper, we propose an effective method of ranking the reviews that can reflect user's intention by using opinion mining techniques. The proposed method analyzes product reviews with query words, and sentimental polarity of subjective opinions. Through diverse experiments, we show that our proposed method outperforms conventional ones.
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김지혜(Ji-hye Kim),장재영(Jae-Young Jang),윤홍준(Han-joon Kim),김한준(Hongjune Yune) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1C
현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.
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