| 논문내용 |
웹포럼상의 불량글은 사용자의 불편함을 증가시키고 사용자 의견 수렴의 원천으로서의 웹포럼의 가치를 하락시킨다. 웹포럼상의 글의 중요도는 일반적으로 해당글에 참여한 사용자 수나 댓글수로 측정하므로, 이러한 불량글은 웹포럼상의 의견수집 시 많은 불필요한 데이터를 포함하게 되고, 이렇게 분석된 결과는 왜곡된 결과를 내기도 한다. 본 연구에서는 웹포럼상의 불량글을 자동 분류하는 탐지 모델을 제안한다. 웹포럼상의 글에 대해 텍스트마이닝 기술을 적용하여 글의 구조적, 의미적, 형식적 텍스트 특성을 추출하고, 정상과 불량글을 두 개의 클래스로 한 분류 모델을 학습시킨다. 불량글을 자동으로 분류하는 모델을 학습시키기 위해서는 불량글과 정상글로 사전에 분류된 학습데이타가 필요하기 때문에, 평가자가 글의 불량성 여부를 평가하도록 한다. 자동화된 학습 모델을 구축하기 위해 데이터마이닝 및 텍스트마이닝에서 그 성능이 입증된, Naive Bayesian, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree를 이용하였다. 이를 통해 불량글과 정상글을 구분하는 특성을 파악할 수 있으며, 학습된 분류 모델을 이용하여 새로운 글을 자동으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 제시하는 모델을 월마트(Walmart) 관련 최대 포럼인 YahooFinace내에 존재하는 Walmart-forum에 적용하였다. |
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발간년도 : [2012]
