KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.3
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pp.121-128
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2015
A given product's online product reviews build up to form largely positive or negative reviews or mixed reviews that include both the positive and negative reviews. While the homogeneously positive or negative reviews help readers identify the generally praised or criticized product, the mixed reviews with minority opinions potentially contain valuable information about the product. We present a method of retrieving minority opinions from the online product reviews using the skewness of positive/negative reviews. The proposed method first classifies the positive/negative product reviews using a sentiment dictionary and then calculates the skewness of the classified results to identify minority reviews. Minority review retrieval experiments were conducted on smartphone and movie reviews, and the F1-measures were 24.6% (smartphone) and 15.9% (movie) and the accuracies were 56.8% and 46.8% when the individual reviews' sentiment classification accuracies were 85.3% and 78.8%. The theoretical performance of minority review retrieval is also discussed.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.202-204
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2005
상품 온톨로지는 온톨로지 (Ontology) 구성요소인 개념 (Concept) 과 속성 (Property)이 상품 도메인에 특화된 온틀로지이다. 본 논문에서는 대용량을 특징으로 하는 상품 온톨로지를 표현함에 적용되어 질 수 있는 Hyperbolic Tree, Cluster Map, 그래프 비주얼라이제이션을 살펴보고, 계층을 갖는 개념을 표현하는 데 좋은 Hyperbolic과, 속성을 잘 표현 할 수 있는 Cluster Map을 상품 온톨로지에 유리한 비주얼라이제이션으로서 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.382-385
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2016
본 논문은 현재 영역 별로 파편화된 여러 O2O(Online to Offline) 서비스들을 통합적으로 제공하기 위해 자연어를 통한 NUI(Natural User Interface)를 개발하여 사용자가 명시한 상품 정보의 항목을 자동으로 분류하고자 한다. 이를 위해 e-commerce 도메인 정보 학습에 적합한 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classifier) 알고리즘을 사용한다. 학습에는 미국 e-commerce 사이트 Groupon의 상품 정보와 분류 체계를 사용하며, 학습 데이터의 특징을 분석하여 상품 정보에 특화된 학습 데이터 정제 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 통한 단어 별 가중치를 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.7
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pp.17-32
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2021
This is an environmental analysis study for discovering specialized local sports tourism and aims to provide implications for the development of sports tourism industry in the Chuncheon region by analyzing the current status of domestic and overseas sports tourism and presenting overseas cases of specialized regional sports tourism. Therefore, through SWOT analysis and secondary data survey, implications for the development direction according to facilities, programs, and public relations and marketing were derived. Sports tourism contributes to vitalization of local economy by converging with local tourism centering on sports participation or viewing. Thus, it must be organized with differentiated products taking into account the characteristics of the area. An investigation of the main components of domestic and overseas sports tourism shows that mega sports events or specialized local leisure sports are connected to tourism resources for commercialization. In Korea, 3 to 4 local areas are discovered and supported annually through the specialized local sports tourism promotion program. This study suggests a development plan by evaluating and analyzing the performance of the Chuncheon Spo-Tour program. In terms of facility, it is necessary to construct accommodation facilities that harmonize with the natural environment, develop new programs connected to Songam Sports Town, and reinforce existing equipment. In terms of program, it is necessary to develop canoe/kayak water courses utilizing Uiam-Lake, train professionals to operate programs, and develop programs that take into consideration seasonal characteristics as well as the level of each participants. In terms of PR/marketing, it is important to build competitiveness by using ICT, improving public awareness of the sites, and adopting reasonable pricing policies. The development of specialized local sports tourism products through remedies and efforts will contribute to vitalization of local economy.
Just as traditional markets nationwide, traditional markets in Jeju area also face a crisis due to expansion of new distribution channel and price competitiveness of large distribution companies. There are various support programs currently being carried out to prevent all risk factors of the traditional markets as government policies. But, these programs have failed to bring a positive change due to lack of specialized products of the traditional market, lack of systematic marketing and customer management, lack of market vendors' consciousness reformation. The purpose of this study is to prepare political measures to promote the revitalization of traditional markets in Jeju area and overcome these limits. To achieve this, this study analyzed the conditions of traditional markets in Jeju area and presented the specialization of items and service for each traditional market, establishment of growth strategies in connection with tourist industry and reinforcement of marketing competitiveness as measures to create a synergy effect.
A core technology that may realize the Semantic Web is Ontology. The OWL (Web Ontology Language) has been positioned as a standard language. It requires technical expertise to directly represent the domain knowledge in OWL. Based on our experience of analyzing the fundamental relationships of concepts in e-catalog domain, we have developed a visual product information modeler called PROMOD. The modeling editor makes it possible to automatically generate the OWL codes for the given product information. We employ an Extended Entity-Relationship for conceptual modeling, enriched with modeling elements specialized for the product domain. In this paper, we present our translation schemes from EER model to OWL codes, and how to design and implement the modeling editor. We also provide a scenario to demonstrate the usage of the editor in practice.
The study analyzes reviews of hardware products, customer service products, and products that take the form of a convergence of hardware and cloud services in ICT using text mining. We derive keywords of each review and find the differentiation of words that are used to derive topics. A cluster analysis is performed to categorize reviews into their respective clusters. Through this study, we observed which keywords are most often used for each product type and found topics that express the characteristics of products and services using topic modeling. We derived keywords such as "professional" and "technician" which are topics that suggest the excellence of the service provider in the review of service products. Further, we identified adjectives with positive connotations such as "favorite", "fine", "fun", "nice", "smart", "unlimited", and "useful" from Amazon Eco review, an integrated product and service. Using the cluster analysis, the entire review was clustered into three groups, and three product type reviews exclusively resulted in belonging to each different cluster. The study analyzed the differences whereby consumer needs are expressed differently in reviews depending on the type of product and suggested that it is necessary to differentiate product planning and marketing promotion according to the product type in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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