소개글
인터넷 강의인 컴퓨터와 정보화사회 2차 과제, 빅데이터에 관한 조사입니다.
총 14장으로 구성되었으며, 사진, 그림, 표, 각주 많습니다.
과제점수 100점, 총 A+ 받은 자료입니다.
목차
1. 정의
2. 분석기법
3. 활용분야 및 사례
4. 발전 방향
5. 장점 및 단점
6. 참고자료(반드시 명기하기 바랍니다.)
7. 보고서 작성하면서 본인의 느낌 및 생각
본문내용
1) 텍스트 마이닝(Text Mining)
텍스트 마이닝은 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연어처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술이다. 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 텍스트 뭉치에서 의미 있는 정보를 추출해 내고, 다른 정보와의 연계성을 파악하며, 텍스트가 가진 카테고리를 찾아내거나 단순한 정보 검색 그 이상의 결과를 얻어 낼 수 있다. 컴퓨터가 인간이 사용하는 언어(자연어)를 분석하고 그 안에 숨겨진 정보를 발굴해 내기 위해 대용량 언어 자원과 통계적, 규칙적 알고리즘이 사용되고 있다. 주요 응용분야로 문서 분류, 문서 군집, 정보 추출, 문서 요약 등이 있다.
2) 평판 분석(Opinion Mining)
텍스트 마이닝의 관련 분야로는 오피니언 마이닝, 혹은 평판 분석이라고 불리는 기술이 있다. 소셜 미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별하는 기술이다. 오피니언 마이닝은 특정 서비스 및 상품에 대한 시장규모 예측, 소비자의 반응, 입소문 분석(Viral Analysis) 등에 활용되고 있다. 정확한 오피니언 마이닝을 위해서는 전문가에 의한 선호도를 나타내는 표현 및 단어 자원의 축적이 필요하다.
3) 소셜 네트워크 분석(Social Network Analytics)
소셜 네트워크 분석은 간단히 소셜 분석으로 나타내며, 수학의 그래프 이론에 뿌리를 두고 있다. 소셜 네트워크 연결구조 및 연결 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정하여, 소셜 네트워크 상에 입소문의 중심이나 허브 역할을 하는 사용자를 찾는 데 주로 활용된다. 이렇게 소셜 네트워크 상에서 영향력이 있는 사용자를 인플루언서(Influencer)라고 부르는데, 인풀루언서 모니터링 및 관리는 마케팅 관점에서 중요하다고 할 수 있다.
참고 자료
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영향=Personal information overload and user resistance in the big data
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위키백과 www.ko.wikipedia.org
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