Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학사업의 연구 결과로 수행되었음(2021-0-01399).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.368-369
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Extracting User-Specific Advertising Keywords Based on Textual Data Mining from KakaoTalk
카카오톡에서의 텍스트 데이터 마이닝 기반의 사용자별 적합 광고 키워드 도출
- Yerim Jeon (Department of AI and Big Data, Soonchunhyang University) ;
- Dayeong So (Department of ICT Convergence, Soonchunhyang University) ;
- Jimin Lee (Department of AI and Big Data, Soonchunhyang University) ;
- Eunjin (Jinny) Jo (Story Development Team, Kakao Corp.) ;
- Jihoon Moon (Department of AI and Big Data, Soonchunhyang University)
- 전예림 (순천향대학교 AI.빅데이터학과 ) ;
- 소다영 (순천향대학교 ICT 융합학과 ) ;
- 이지민 (순천향대학교 AI.빅데이터학과 ) ;
- 조은진 (카카오 스토리개발팀 창작자앱개발파트) ;
- 문지훈 (순천향대학교 AI.빅데이터학과 )
- Published : 2023.05.18
Abstract
대화 데이터 기반 광고 추천은 광고 마케팅에서 고객 맞춤형 광고 제공, 마케팅 효과 극대화 등을 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 모바일 인스턴스 메신저인 카카오톡 대화창에서 발생한 텍스트 데이터를 기반으로 대화 내용을 분석하여 대화 주제별 적절한 광고 키워드를 제안한다. 이를 위해 주제별 대화 내용을 미용, 식음료, 상거래로 세분하고 KoNLPy 의 Okt 를 이용하여 텍스트 전처리를 수행하고 키워드별로 빈도수를 뽑아 워드 클라우드를 제시한다. 또한, 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA)을 기반으로 대화 주제를 세분화한 뒤 라벨링을 통해 주제별 대화 키워드를 분석한다. 실험 결과, 대화 주제를 온라인 쇼핑, 헤어, 뷰티 관리, 음식으로 나눌 수 있었으며, 토픽별 상위 키워드를 Word2Vec 을 통해 특정 단어와 유사한 키워드를 도출하여 적절한 광고 키워드를 제시할 수 있었다.
Keywords