트위터의 감정 분석을 통한 실시간 장소 추천 시스템 = Real-time spatial recommendation system based on sentiment analysis of Twitter
저자
발행사항
부천 : 가톨릭대학교 대학원, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- 가톨릭대학교 대학원: 컴퓨터공학과 컴퓨터공학 전공 2016. 2
발행연도
2016
작성언어
한국어
주제어
DDC
006.7 판사항(21)
발행국(도시)
경기도
형태사항
36 p. ; 26 cm.
일반주기명
지도교수: 황병연
가톨릭대학교 (성심) 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
참고문헌: p. 32-33
UCI식별코드
I804:41027-000002223694
소장기관
무선인터넷 환경이 보편화되면서 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 모바일은 현대인의 삶에서 가장 중요한 정보 검색 수단이 되었다. 최근에는 하드웨어 성능의 발전에 힘입어 휴대성이 강화되면서 모바일은 기존의 PC를 넘어서는 중요한 서비스 모델로 성장하고 있다. 모바일의 등장과 함께 가장 성공적으로 영향력을 확대한 분야는 SNS(Social Network Service)다. 최근 등장한 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter), 인스타그램(Instagram) 등은 10년 안팎의 짧은 역사에도 전세계 수억 명의 사용자를 보유한 글로벌 IT 기업으로 성장했다. 모바일의 대중화, 보편화 흐름과 함께 성장한 SNS의 영향력이 날로 증가되면서 이를 효과적으로 활용한 서비스들이 늘어나고 있다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성 된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석 된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다.
실험은 ‘맛집’, ‘공연’ 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 실험에 사용된 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정 요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
With the generalization of wireless Internet environment, mobile has become the most important searching measure in the life of modern people. SNS is a field which expanded the influence successfully due to the mobile emerged. For this reason, services which have utilized SNS effectively are increasing.
This paper proposes a system recommending spatial information what user wants with collecting and analyzing tweets around the user's location by using the GPS information acquired in mobile. This system has built an emotion dictionary and then derive the recommendation score of morphological analyzed tweets to provide not just simple information but recommendation through the emotion analysis information. The system also calculates distance between the recommended tweets and user's latitude-longitude coordinates and the results showed the close order.
This paper evaluates the result of the emotion analysis in a total of 10 areas with two keyword 'Restaurants' and 'Performance'. In the result, the number of tweets containing the words positive or negative are 122 of the total 210. In addition, 65 tweets classified as positive or negative by analyzing emotions after a morphological analysis and only 46 tweets contained the meaning of the positive or negative actually. This result shows the system detected tweets containing the emotional element with recall of 38% and performed emotion analysis with precision of 71%.
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