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상품의 검색 시 사용자에 의해 선택된 상품 속성 및 구매 기준을 기반으로, 상기 사용자에 의해 검색된 상품에 관한 상품 정보 및 상품 리뷰 데이터를 크롤링(crawling) 및 선별하여 데이터베이스에 저장하는 데이터 수집부;상기 상품 리뷰 데이터 각각을 대상으로 노이즈 필터링 및 형태소 분석을 수행하는 데이터 전처리부;상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대하여 감정 분석을 진행하여 긍정적인 평가와 부정적인 평가에 따른 점수를 일차적으로 산출하고, 상기 구매 기준에 미리 부여된 상기 상품 속성의 우선순위별 가중치를 상기 상품 리뷰 데이터 각각에 적용하여 상기 검색된 상품에 대한 감성 점수를 최종적으로 산출하는 감성 점수 산정부; 및상기 감성 점수를 바탕으로 상기 상품 정보에 따른 상품 리스트로부터 상기 사용자에게 추천할 상품을 추출하고, 상기 추출된 상품을 내림차순으로 정렬하여 상위 랭킹의 상품으로 추천 상품 리스트를 제시하는 상품 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,자연어 처리 머신러닝(Machine Learning) API(Application Program Interface)를 기반으로 상기 상품의 속성별로 감성 사전을 구축하는 감성 사전 구축부를 더 포함하고,상기 감성 점수 산정부는상기 구축된 감성 사전을 이용하여 상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대하여 감정 분석을 진행하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 감성 점수 산정부는ROC(Rank Order Centroid)를 이용하여 상기 상품 속성의 우선순위별 가중치를 계산하고, 상기 계산된 우선순위별 가중치를 상기 구매 기준에 미리 부여하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 전처리부는상기 형태소 분석을 통해 상기 상품 리뷰 데이터 각각을 파싱하여, 상기 상품 속성을 나타내는 명사, 및 상기 상품 속성에 대한 긍정 또는 부정 의견을 나타내는 형용사 및 동사를 추출하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 감성 점수 산정부는상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대한 감정 분석을 통해, 상기 상품에 대한 전체 상품 리뷰 중 긍정적인 평가의 개수 및 부정적인 평가의 개수를 세어 긍정 평가 비율 및 부정 평가 비율을 산출하고, 상기 긍정 평가 비율 및 상기 부정 평가 비율에 기초하여 긍정 점수 및 부정 점수를 산출하며, 상기 긍정 점수 및 상기 부정 점수를 합한 값을 상기 전체 상품 리뷰의 개수로 나눈 평균값을 상기 긍정적인 평가와 부정적인 평가에 따른 점수로서 산출하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 전처리부는상기 상품 리뷰 데이터를 크롤링 할 때, 추후의 형태소 분석에 유용하도록 마침표를 기준으로 한 문장씩 문장 단위로 분할하여 읽어와 텍스트 파일 형태로 저장하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 수집부는상기 수집된 데이터를 상기 데이터베이스에 저장할 때, 상기 상품의 URL, 상품명 및 ID를 포함하는 상기 상품 정보는 상기 데이터베이스의 제1 테이블에 저장하고, 상기 상품 리뷰 데이터는 상기 데이터베이스의 제2 테이블에 저장하며, 상기 상품 속성 및 구매 기준은 상기 데이터베이스의 제3 테이블에 저장하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 전처리부는상기 상품 리뷰 데이터 각각을 대상으로 노이즈 필터링을 수행할 때, 상기 상품 리뷰 데이터에 포함된 특수문자와 의미 없는 불용어, 및 상기 상품 리뷰 데이터의 문장 안에 긍정 혹은 부정을 판단할 수 있는 형용사가 포함되어 있지 않은 문장을 노이즈로 판단하여 상기 형태소 분석의 대상에서 제외시키는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템
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구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 시스템을 이용한 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 방법에 있어서,상품의 검색 시 사용자에 의해 선택된 상품 속성 및 구매 기준을 기반으로, 상기 사용자에 의해 검색된 상품에 관한 상품 정보 및 상품 리뷰 데이터를 크롤링(crawling) 및 선별하여 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 상품 리뷰 데이터 각각을 대상으로 노이즈 필터링 및 형태소 분석을 수행하는 단계;상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대하여 감정 분석을 진행하여 긍정적인 평가와 부정적인 평가에 따른 점수를 일차적으로 산출하는 단계;상기 구매 기준에 미리 부여된 상기 상품 속성의 우선순위별 가중치를 상기 상품 리뷰 데이터 각각에 적용하여 상기 검색된 상품에 대한 감성 점수를 최종적으로 산출하는 단계; 및상기 감성 점수를 바탕으로 상기 상품 정보에 따른 상품 리스트로부터 상기 사용자에게 추천할 상품을 추출하고, 상기 추출된 상품을 내림차순으로 정렬하여 상위 랭킹의 상품으로 추천 상품 리스트를 제시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 방법
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제9항에 있어서,자연어 처리 머신러닝(Machine Learning) API(Application Program Interface)를 기반으로 상기 상품의 속성별로 감성 사전을 구축하는 단계를 더 포함하고,상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대하여 감정 분석을 진행하여 긍정적인 평가와 부정적인 평가에 따른 점수를 일차적으로 산출하는 단계는상기 구축된 감성 사전을 이용하여 상기 상품 리뷰 데이터 각각에 대하여 감정 분석을 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 방법
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제9항에 있어서,ROC(Rank Order Centroid)를 이용하여 상기 상품 속성의 우선순위별 가중치를 계산하는 단계; 및상기 계산된 우선순위별 가중치를 상기 구매 기준에 미리 부여하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 구매 우선순위와 상품 리뷰 감성분석을 반영한 상품 추천 방법
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