텍스트마이닝 기법과 ARIMA 모형을 활용한 배달의 민족 앱 리뷰 분석

정지훈; 정혜인; 이준기

doi:10.9728/dcs.2021.22.2.291

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정지훈 (연세대학교) 정혜인 (연세대학교) 이준기 (연세대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제2호

발행연도: 2021.2

수록면: 291 - 299 (9page)

DOI: 10.9728/dcs.2021.22.2.291

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모바일 애플리케이션 시장의 빠른 성장과 함께 다운로드 수와 리뷰의 수도 급증하고 있다. 개발자는 사용자 리뷰 분석을 통해 서비스 이슈를 감지하고 사용자의 불만족을 개선하고자 하지만, 매일 다량으로 생성되는 리뷰를 처리하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 수많은 리뷰 중에서 유의미한 서비스 이슈를 탐지하기 위해 텍스트마이닝 기법과 시계열 이상치 탐지 모형 Autoregressive Integrated Moving Average(ARIMA)을 이용하여 최근 빠르게 성장하고 있는 배달 어플리케이션 ‘배달의 민족’ 리뷰를 분석하고자 한다. 이를 위하여 ‘배달의 민족’ 앱 리뷰 71,435건을 크롤링하여 수집한 후, 토픽모델링 기법을 적용하여 5개의 토픽을 도출하였다. 또한, 시계열 기반 이상치 탐지 ARIMA 모델을 활용하여 리뷰수가 급증한 12개의 이상치 일자를 탐지하였고, 해당 일자를 토픽 별 감성분석 결과를 바탕으로 이슈 요인을 분석하였다.

#배달 앱 #모바일 앱 리뷰 분석 #토픽 모델링 #ARIMA #감성 분석 #Delivery App #Mobile App Review Analysis #Topic Modeling #Sentiment Analysis

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iResearch Industry Overview 2019 June

Thanh-Son Nguyen / 2015 / ReviewSynthesis for Micro-Review Summarization / Proceedings of the Eighth ACMInternational Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2015 :169~178

Cuiyun Gao / 2018 / Online app review analysis for identifying emerging issues / Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering (ICSE '18) :48~58

Xiaodong Gu / 2015 / What Parts of Your Apps are Loved byUsers? (T) / 30th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, ASE 2015 :760~770

Business Insider / Facebook Messenger is getting slammed by tons of negative reviews

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