Following the recent advancement in the use of social networks, a vast amount of different online reviews is created. These variable online reviews which provide feedback data of contents' are being used as sources of valuable information to both contents' users and providers. With the increasing importance of online reviews, studies on opinion mining which analyzes online reviews to extract opinions or evaluations, attitudes and emotions of the writer have been on the increase. However, previous sentiment analysis techniques of opinion-mining focus only on the classification of reviews into positive or negative classes but does not include detailed information analysis of the user's satisfaction or sentiment grounds. Also, previous designs of the sentiment analysis technique only applied to one content domain that is, either product or movie, and could not be applied to other contents from a different domain. This paper suggests a sentiment analysis technique that can analyze detailed satisfaction of online reviews and extract detailed information of the satisfaction level. The proposed technique can analyze not only one domain of contents but also a variety of contents that are not from the same domain. In addition, we design a system based on Hadoop to process vast amounts of data quickly and efficiently. Through our proposed system, both users and contents' providers will be able to receive feedback information more clearly and in detail. Consequently, potential users who will use the content can make effective decisions and contents' providers can quickly apply the users' responses when developing marketing strategy as opposed to the old methods of using surveys. Moreover, the system is expected to be used practically in various fields that require user comments.
This study begins to make inquires about user's opinion of introducing Interior Landscape into Apartment Housing to grip the problems of contemporary Interior Landscape and suggest the fundamental data to improve it. The city-ward drifting of population drawn from industrial development and aggravation of living condition bring about exclusion of nature and lack of green space. Furthermore, it increases the length of stay of urban liver in indoor space. Thus, dwellers' desire to Interior Landscape increase but housing can't follow it. The purpose of this study is to understand characteristics of Interior Landscape, derive essential factors, study plans, establish radical data, and suggest better plans including Interior Landscape through making inquires about user's opinion.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.24
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pp.275-300
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1996
The writer obtained a Conclusion through this thesis as follows: First : There a n.0, ppeared that users, Cognition degree for librarian's Social status is very high. As it were, response for questioning about librarian's scholarly attainments and business type is almost accurate that we anticipate the expectation value for the librarian is very high. Second : The satisfaction degree of information services acquired by the users through public library was very skeptic. Due to the poorness of information media that we wish, and deterioration of data, it losed its qualification as a creation organization for the true information, but lots of people emphasized their opinion it only role as a "study room". Third : A questioning about librarian"s assiduity in the public library, there are lots of users Complain. Main factor of that dissatisfaction is Unkindness, and business like(duplicated) assiduity. Not only this but main desire to the public library in pusan down town by the users is also a n.0, ppeared as Kind Service. Fourth : General Controversial points in public libraries in pusan area indicated by the users who responded to the subjective questions are poor data, lack of kind service attitude and poor facilities.oor facilities.
Smart speakers represent a growing product in home electronics. However, their capability to record voices in their immediate surroundings has spurred concerns about privacy violations. In this paper, we assess the extent of those concerns in the opinions of smart speaker users by examining the reviews posted by smart speaker users. We focus on South Korea as a representative of advanced Asian economies. The results show that Korean smart speaker users are either unconcerned or unaware of privacy issues, confirming the results of previous studies about UK users, but with an even lower degree of interest in the topic. However, for the few users concerned about privacy, their attitude towards privacy influences their overall opinion about smart speakers.
This study examined the factors that influence the emotional expression in comments on the hot news about the 'Restaurant Collapse in Linfen City, Shanxi Province' published in Sina Weibo.. As a result of the study, first, there were differences in emotional expression according to gender. Women expressed stronger anger, disappointment, sadness, and condemnation than men. Second, the intensity of emotional expression of users in the eastern region was significantly higher than that of users in the central and western region. Third, the greater the number of Weibo, the total number of blogs where users participated in comments and posted emotional expressions, the stronger the emotional expression was. Fourth, unauthenticated users showed stronger emotional expressions of disappointment and sadness than authenticated users. The results of this study present implications for the factors influencing emotional expression on hot news. This study is meaningful in that it can be compared with social networks such as Twitter and Facebook in the West by looking at the factors that influence emotional expression in the process of online public opinion formation in China, and also meaningful in that a big data analysis method was used in online news analysis.
Community portraits can deeply explore the characteristics of community structures and describe the personalized knowledge needs of community users, which is of great practical significance for improving community recommendation services, as well as the accuracy of resource push. The current community portraits generally have the problems of weak perception of interest characteristics and low degree of integration of topic information. To resolve this problem, the reader community portrait method based on the thematic and timeliness characteristics of interest labels (UIT) is proposed. First, community opinion leaders are identified based on multi-feature calculations, and then the topic features of their texts are identified based on the LDA topic model. On this basis, a semantic mapping including "reader community-opinion leader-text content" was established. Second, the readers' interest similarity of the labels was dynamically updated, and two kinds of tag parameters were integrated, namely, the intensity of interest labels and the stability of interest labels. Finally, the similarity distance between the opinion leader and the topic of interest was calculated to obtain the dynamic interest set of the opinion leaders. Experimental analysis was conducted on real data from the Douban reading community. The experimental results show that the UIT has the highest average F value (0.551) compared to the state-of-the-art approaches, which indicates that the UIT has better performance in the smooth time dimension.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1800-1808
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2022
During the election period, many polling agencies survey and distribute the approval ratings for each candidate. In the past, public opinion was expressed through the Internet, mobile SNS, or community, although in the past, people had no choice but to survey the approval rating by relying on opinion polls. Therefore, if the public opinion expressed on the Internet is understood through natural language analysis, it is possible to determine the candidate's approval rate as accurately as the result of the opinion poll. Therefore, this paper proposes a method of inferring the approval rate of candidates during the election period by synthesizing the political comments of users through internet community posting data. In order to analyze the approval rate in the post, I would like to suggest a method for generating the model that has the highest correlation with the actual opinion poll by using the KoBert, KcBert, and KoELECTRA models.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.259-266
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2023
In this paper, we propose an algorithm that can improve the accuracy performance of collaborative filtering using attribute-based opinion mining (ABOM). For the experiment, a total of 1,227 online consumer review data about smartphone apps from domestic smartphone users were used for analysis. After morpheme analysis using the KKMA (Kkokkoma) analyzer and emotional word analysis using KOSAC, attribute extraction is performed using LDA topic modeling, and the topic modeling results for each weighted review are used to add up the ratings of collaborative filtering and the sentiment score. MAE, MAPE, and RMSE, which are statistical model performance evaluations that calculate the average accuracy error, were used. Through experiments, we predicted the accuracy of online customers' app ratings (APP_Score) by combining traditional collaborative filtering among the recommendation algorithms and the attribute-based opinion mining (ABOM) technique, which combines LDA attribute extraction and sentiment analysis. As a result of the analysis, it was found that the prediction accuracy of ratings using attribute-based opinion mining CF was better than that of ratings implementing traditional collaborative filtering.
The proliferation of smart devices (such as smart phones and tablet PCs) has led to a marked increase in the use of mobile-based internet. As a result, the influence of the mobile internet has become important to make opinions on social issues. This study explores the effects of mobile internet news users' characteristics on formation of opinions about major political, economic and social issues. We used the data from the media audience awareness survey by the Korean Press Foundation in 2016 and 2017 in this analysis. The characteristics of the news users are gender, age, education, income, news usage days, news usage hours, media application usage days, news gathering application usage days, portal usage days, and media official website usage days. These characteristics are known as possible explanatory variables for the mobile internet news users. Multiple logistic regressions were done with interpretation to know which covariates affect on formation of major opinion.
Baek, Yong Jin;Hong, Suk Won;Park, Jae Heung;Kang, Gyeong Won;Kim, Sang Bok
Convergence Security Journal
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v.18
no.5_1
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pp.113-120
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2018
Today, the development of information and communication technology is rapidly increasing the number of users of network-based service, and enables real-time information sharing among users on the Internet. There are various methods in the information sharing process, and information sharing based on portal service is generally used. However, the process of information sharing serves as a cause of illegal activities in order to amplify the social interest of the relevant stakeholders. Public opinion attack using macro function can distort normal public opinion, so security measures are urgent. Therefore, security measures are urgently needed. Macro attacks are generally defined as attacks in which illegal users acquire multiple IP or ID to manipulate public opinion on the content of a particular web page. In this paper, we analyze network path information based on traceback for macro attack of a specific user, and then detect multiple access of the user. This is a macro attack when the access path information for a specific web page and the user information are matched more than once. In addition, when multiple ID is accessed for a specific web page in the same region, it is not possible to distort the overall public opinion on a specific web page by analyzing the threshold count value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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