형태소 단위의 뉴스 제목 분석을 통해 추출된 긍부 정성 기반의 특정 장소 이벤트 성과 예측방법 연구

• 영문명: The Prediction Methodology of Place-Event Performance by the Morphological Analysis of News Title
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 이재웅(Lee, Jae Woong) 최석재(Choi Sukjae) 권오병(Kwon Ohbyung)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2015추계학술대회, 569~572쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2015.11.30

국문 초록

공개된 데이터인 인터넷 뉴스 기사는 대개 특정 사안에 대해 관점을 가지고 있는 글로서 일반 대중의 의사 결정에 적지 않은 영향을 끼친다. 따라서 대량의 인터넷 뉴스 기사를 분석하면 향후사람들이 특정 사안에 대하여 어떠한 선택을 하게 될 지를 예상할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷 뉴스 기사의 일부분인 제목만을 데이터 마이닝하여 특정 장소에서 이루어지는 이벤트의 성과를 예측할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 기사 제목은 제한된 어휘로 가장 핵심적인 내용을 담고 있을 뿐만 아니라, 모바일 환경에서는 기사 본문보다 더 큰 영향력을 가진다. 수집된 인터넷 기사 제목은 학습 데이터와 평가 데이터로 구분하고, 학습 데이터에서 극성을 보이는 형태소를 추출하여 전체 기사의 제목을 감성 분석하였다. 여기에 뉴스 기사가 갖는 특성이 반영될 수 있도록 기사검색량과 기사 산출량 정보를 변인에 추가하여 이벤트 성과를 예측하는 알고리즘을 수립하였다.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 실험

4. 결론

[참고문헌]