SNS 데이터와 Word2Vec을 이용한 게임 콘텐츠 평가
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 김익중 | - |
dc.contributor.author | 김정윤 | - |
dc.date.available | 2020-02-27T14:43:20Z | - |
dc.date.created | 2020-02-12 | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.issn | 2384-101X | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/4976 | - |
dc.description.abstract | SNS는 각종 콘텐츠들에 대한 사용자들의 평가가 생성되는 곳으로 평가를 추론하는 데이터로 유용한 곳이다. 그러나 SNS 데이터는 비속어를 비롯해 채팅 용 문장들이 많으며 문법이 정형적이지 않아 기계적으로 의미를 해석하기가 어려움이 있다. 본 논문에서는 특정 게임 사용자들을 대상으로 SNS 데이터를 6개월간 취합하여 Word2Vec을 이용하여 게임 콘텐츠가 사용자들에 가진 의미를 분석하였다. SNS 데이터는 CBOW과 Skip-gram을 비롯하여 문장 간 거리를 비교하였으며 SNS 데이터에 대한 합리적인 기계 학습 모델을 제안한다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 차세대컨버전스정보서비스학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 | - |
dc.title | SNS 데이터와 Word2Vec을 이용한 게임 콘텐츠 평가 | - |
dc.title.alternative | Evaluation of game contents using SNS data and Word2Vec | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.doi | 10.29056/jncist.2018.06.04 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, v.7, no.1, pp.51 - 70 | - |
dc.identifier.kciid | ART002360322 | - |
dc.citation.endPage | 70 | - |
dc.citation.startPage | 51 | - |
dc.citation.title | 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 | - |
dc.citation.volume | 7 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김익중 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김정윤 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자연어처리 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Word2Vec | - |
dc.subject.keywordAuthor | CBOW | - |
dc.subject.keywordAuthor | 비지도 학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | SNS | - |
dc.subject.keywordAuthor | NLP | - |
dc.subject.keywordAuthor | Word2Vec | - |
dc.subject.keywordAuthor | CBOW | - |
dc.subject.keywordAuthor | Unsupervised Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | SNS | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
1342, Seongnam-daero, Sujeong-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do, Republic of Korea(13120)031-750-5114
COPYRIGHT 2020 Gachon University All Rights Reserved.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.