• 제목/요약/키워드: 비정형 데이터마이닝

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인터넷 비즈니스 기반의 고객관계관리(CRM)을 위한 웹 로그 분석에 관한 연구 (A Study on Web-log Analysis for CRM based on Internet Business)

  • 김재형;노효원;김남호;정정화
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.10-15
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    • 2000
  • 개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 웹서버 로그파일 분석을 통하여 이루어진다. 분석하고자 하는 웹서버 로그파일은 기존의 데이터웨어하우스의 원천 데이터들과는 다르게 비정형적인 데이터 구조를 가지고있다. 이들 비정형 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(CRM)에 미치는 효과를 제시한다.

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ESG 주요 연구 동향 분석: SCOPUS DB를 중심으로 (Analysis of the ESG Research Trend : Focusing on SCOPUS DB)

  • 노규성
    • 디지털융복합연구
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    • 제21권2호
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    • pp.9-16
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    • 2023
  • 본 연구는 ESG(환경, 사회, 지배구조)에 대한 연구 동향을 분석함으로써 그 트렌드를 분석하고 기업과 투자자들이 ESG 정보를 활용하는 방을 모색하는 방향을 제시하는 것을 연구목적으로 한다. 이를 위해 비정형 데이터마이닝 기법 중 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 분석하였다. SCOPUS 데이터베이스에서 2014년 1월부터 2023년 2월까지의 논문 초록을 수집하였으며, Economics, Econometrics and Finance 분야가 가장 많았다. 미국과 중국이 가장 많은 ESG 논문을 게재하였으며, 한국은 세계에서 6번째로 많은 논문을 게재하였다. 본 연구에서는 ESG의 주요 연구 동향을 텍스트마이닝 기법인 LDA, 토픽모델링 등의 방법을 사용하여 분석을 수행하였다는 점에서 의의가 있다. ESG가 특정한 분야가 아닌 다양한 분야에서 이루어지고 있다는 사실을 확인할 수 있었으며, ESG가 미치는 다양한 영향 요인과 파급효과에 대한 분석을 수행하였다는 점에서 기존 연구들과 차별성이 있다.

빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘 응용을 통한 보안 성향 분석 기법 (Security tendency analysis techniques through machine learning algorithms applications in big data environments)

  • 최도현;박중오
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권9호
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    • pp.269-276
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    • 2015
  • 최근 빅데이터 관련 산업 활성화에 따라 글로벌 보안 업체들은 지능적인 보안 위협 모니터링과 예방을 위해 분석 데이터의 범위를 정형/비정형 데이터로 확대하고, 보안 예방을 목적으로 사용자의 성향 분석 기법을 활용하려는 추세이다. 이는 기존 정형 데이터(기존 수치화 가능한 자료)의 분석 결과에서 추론할 수 있는 정보의 범위가 한정적이기 때문이다. 본 논문은 빅데이터 환경에서 기계학습 알고리즘($Na{\ddot{i}}ve$ Bayes, Decision Tree, K-nearest neighbor, Apriori)을 효율적으로 응용하여 보안 성향(목적 별 항목 분류, 긍정 부정 판단, 핵심 키워드 연관성 분석)을 분석하는데 활용한다. 성능 분석 결과 보안 성향 판단을 위한 보안항목 및 특정 지표를 정형/비정형 데이터에서 추출할 수 있음을 확인하였다.

텍스트 마이닝 기반의 온라인 상품 리뷰 추출을 통한 목적별 맞춤화 정보 도출 방법론 연구 (A Study on the Method for Extracting the Purpose-Specific Customized Information from Online Product Reviews based on Text Mining)

  • 김주영;김동수
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권2호
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    • pp.151-161
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    • 2016
  • 개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.

빅데이터 분석기법을 활용한 숙박업체 운영 개선 방안에 대한 연구 (A Study on Improvement of Pension Operation and Management using Big Data Analysis Techniques)

  • 윤선희
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.815-821
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    • 2021
  • 빅데이터의 장점은 인터넷상의 대량의 데이터를 수집하여 가치 있는 데이터를 정제하여 사용하는 것이다. 즉, 비정형 데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 활용할 수 있도록 가공하는 것이다. 본 논문은 실생활에 밀접하게 적용되어 마케팅에 활용할 수 있는 비정형 데이터를 기반으로 하며 실험 대상은 서울에서 한 시간 거리의 수도권에 있는 숙박업체를 모델로 하여 빅데이터를 사용자가 필요한 관점에서 분석하여 매출 증대, 비용 감소 및 수익률 증가 등의 효과를 나타낸 실험으로 소셜네트워크 등의 빅데이터를 분석하는 과정에서 입력되는 데이터가 숙박 정보로써 활용할 수 있는 데이터인지를 판별하여 필터링하는 시스템을 제안하여 숙박률의 향상 및 공실률을 감소시킬 수 있는 마케팅 전략을 구축하고자 한다.

효율적인 문서 자동 분류를 위한 대표 색인어 추출 기법 (A Feature Selection Technique for an Efficient Document Automatic Classification)

  • 김지숙;문현정;김영지;우용태
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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    • pp.295-302
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    • 2001
  • 최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 기존의 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 비감독학습 기법에 의해 대량의 문서를 효율적으로 분류하기 위한 대표 색인어 추출 기법을 제안하였다. 컴퓨터 분야의 논문을 대상으로 각 분야별 대표 색인어를 추출하여 유사한 문서끼리 분류하는 실험을 통해 제안된 방법의 효율성을 보였다.

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데이타마이닝 기법을 이용한 효율적인 전문 용어 클러스터링 (An Efficient Terminology Clustering Method Using Datamining Technique)

  • 이정화;남상엽;문현정;우용태
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 2000년도 추계학술대회 E-Business와 정보보안
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    • pp.210-215
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    • 2000
  • 최근 대량의 텍스트 문서로부터 의미 있는 패턴이나 연관 규칙을 발견하기 위한 텍스트마이닝 기법에 대한 연구가 활발히 전개되고 있다. 하지만 비정형 텍스트 문서로부터 추출된 용어의 수는 불규칙적이고 일반적인 용어가 많이 추출되는 관계로 일반적인 연관 규칙 탐사 방법을 사용하게 되면 무의미한 연관 규칙이 대량으로 생성되어 지식 정보를 효과적으로 검색하기 어렵다. 본 논문에서는 연관 규칙 탐사 기법을 이용하여 대량의 문서로부터 유용한 지식 정보를 찾기 위하여 의미적으로 연관된 전문 용어들끼리 클러스터링 하기 위한 방법을 제안하였다. 학술 논문을 대상으로 전문 용어를 추출하여 관련된 용어들끼리 클러스터를 구성하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 보였다.

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교수-학습지원시스템에서 학습자 질의응답 자동분류를 위한 토픽 모델링 (Topic modeling for automatic classification of learner question and answer in teaching-learning support system)

  • 김경록;송혜진;문남미
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.339-346
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    • 2017
  • 기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.

부산지역 교통관련 기사를 이용한 비정형 빅데이터의 정형화와 시각적 해석 (Structuring of unstructured big data and visual interpretation)

  • 이경준;노윤환;윤상경;조영석
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제25권6호
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    • pp.1431-1438
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    • 2014
  • 2013년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지의 부산지역지인 국제신문과 부산일보의 기사들 중 제목에 '부산'과 '교통'을 동시에 포함한 2889건의 기사 내용의 관계 또는 관련 있는 데이터에 내재되어 있는 의미 있는 패턴을 찾아내고자한다. 데이터마이닝 (datamining)의 일부인 텍스트마이닝(textmining)의 기법을 이용하여 사회네트워크분석 (SNA; social network analysis)을 실시하였다. 비정형 데이터의 정형화를 위해 빅데이터의 저장, 처리 및 분석을 위해 자바 기반의 오픈소스 프레임워크인 하둡 생태계 (Hadoop ecosystem)의 HDFS와 맵리듀스 (MapReduce)를 Linux (Ubuntu-12.04LTS) 환경에서 이용하였고, 기존의 R패키지에서 제공되는 사회 네트워크 분석보다 효율적인 시각화를 위해 각 노드 및 선에 비율에 따른 가중치를 주어 색상과 굵기로 해석할 수 있도록 새로운 알고리즘을 구현하였다.

연관성 모델에 기반한 오피년마이닝 시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Opinion Mining System based on Association Model)

  • 김근형
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.133-140
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    • 2011
  • 특정 제품이나 서비스에 대한 네티즌의 의견들은 고객들의 구매 행위에서의 참고대상일 뿐만 아니라 기업 입장에서도 마케팅이나 경영전략을 수립하기 위한 중요한 자료가 될 수 있기 때문에 온라인 고객리뷰를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 비정형(unformatted) 데이터형인 자연어(natural language) 형태로 웹상에 게시된 고객 의견들을 분석할 수 있는 새로운 오피년마이닝 기법을 제안한다. 기존 데이터마이닝 기법 중의 하나인 연관규칙탐사 기법을 수정하여 오피년마이닝 과정에 보다 효율적이고 효과적으로 적용하기 위한 방안을 고찰하고 이를 기반으로 실제 시스템을 설계하고 구현하였다.