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(Korean Abstract) |
최근, 온라인 플랫폼에서의 소비자 행동에 대한 이해가 더욱 중요해지고 있다. 특히, 소비자에 의해 생성되는 온라인 고객 리뷰는 제품에 대한 소비자 반응을 직접적으로 이해할 수 있게 하고, 잠재된 소비자 수요 파악에 중요하게 활용되기에 많은 주목을 받고 있다. 이 연구에서는 온라인 고객 리뷰를 효과적으로 활용하기 위해 새로운 관점에서 분석하고 제품의 평점에 대한 예측 모델링을 하고자 한다. 대표적인 온라인 쇼핑 플랫폼인 아마존닷컴의 식품 카테고리 제품에 대한 리뷰를 대상으로, 자연어처리와 함께 Doc2Vec이라는 임베딩 기법을 온라인 제품 리뷰에 적용하였고, 임베딩된 결과는 해당 온라인 리뷰와 제품의 평점을 예측하는 인공신경망 모델링에 활용되었다. 연구 결과, 온라인 고객 리뷰에 대한 임베딩이 제품의 평점 예측에 효과적으로 활용될 수 있음을 실증적으로 확인하였다. 이 연구의 결과는 앞으로 온라인 플랫폼에서의 온라인 고객 리뷰에 대한 다양한 활용에 기여하여, 향후 온라인에서의 고객 행동에 대한 심층적인 이해에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. |
