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| 한글제목(Korean Title) |
감성 분석과 품사 분석을 이용한 추천 시스템에서 이상 리뷰 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Anomalous Review Detection for Recommender System Using Sentimental and POS Analysis |
| 저자(Author) |
이지은
배정민
강채련
나의찬
장주희
김정은
Jieun Lee
Jungmin Bae
Chaeryeon Kang
Uechan Na
Juhui Jang
Jungeun Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1282 ~ 1284 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
추천 시스템에서 사용자들의 의사결정을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나는 다른 사용자들의 리뷰 정보이다. 하지만 최근 고의적인 악성 리뷰와 허위 리뷰의 증가로 인해 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 이상 리뷰 탐지 모델을 제안한다. 구체적으로, 대표적인 추천 시스템 중 하나인 배달 어플리케이션의 실제 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 감성 분석과 품사 비율 분석 모델을 구축하여 악성 리뷰와 허위 리뷰를 탐지하는 모델을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 모델이 약 80%의 우수한 이상 리뷰 탐지 정확도를 가짐을 보였으며, 이는 사용자에게 합리적인 소비 환경을 제공하는데 기여할 것으로 기대된다. 또한 제안하는 방법론은 다른 추천 시스템에서도 범용으로 사용이 가능하기 때문에 그 영향력이 더 크다고 판단된다.
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영문내용
(English Abstract) |
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