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학술저널
저자정보
이건수 (CNAI) 김중연 (순천향대학교) 강병권 (순천향대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제8호(JKIIT, Vol.19, No.8)
발행연도
2021.8
수록면
119 - 126 (8page)
DOI
10.14801/jkiit.2021.19.8.119

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온라인 쇼핑은 오프라인 쇼핑에 비해 다양한 장점을 갖고 있지만, 그 장점을 이끌어내기 위해서는 몇 가지 선결조건이 만족되어야 한다. 그중 하나는, 쇼핑 행위에서의 사용자 의도를 파악하는 것이다. 본 연구는 온라인 쇼핑몰에서 고객이 남긴 상담 요청을 대상으로 해당 요청의 전문성을 가진 상담사를 배정하기 위해, 상담요청의 의도를 분류하는 방법을 제안한다. 제안 방법은, 고객의 상담 요청에 대해 자연어처리를 수행한 뒤, 이를 통해 생성된 요청별 단어 벡터를 토대로 나이브 베이지안 분류기와 Gated Recurrent Unit(GRU) 기반의 분류기를 학습시킨다. 그 후, 스태킹을 통해 각 분류기 결과를 조합하여 최종 분류 결과를 도출한다. 단일 분류기를 사용했을 때의 정확도는 나이브 베이지안 분류기의 경우 87.05%의 정확도를 보였고, GRU 분류기의 경우 88.94%의 정확도를 보였으며, 이 두 분류기를 앙상블한 결과 95.29%의 정확도를 얻을 수 있었다.
#call request classification #naive bayes classifier #GRU classifier #ensemble learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 고찰 및 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
B. Schäffer / 2007 / The digital literacy of seniors / Research in Comparative and International Education 2(1):29~42 google schola 김희상 / 2021 / 단어 임베딩과 GRU를 활용한 상품 범주 분류 / 한국정보기술학회논문지 19(4):11~18 dbpia 박세준 / 2020 / XGBoost와 Word2Vec을 이용한 온라인 쇼핑 패턴 기반 하이브리드 협업 필터링 / 한국정보기술학회논문지 18(9):1~8 dbpia J. Du / 2020 / Novel efficient RNN and LSTM-like architectures: Recurrent and gated broad learning systems and their applications for text classification / IEEE transactions on cybernetics 51(3):1586~1597 Crossref 김창수 / 2014 / 모바일 쇼핑의 고객만족에 영향을 미치는 가치인식과 긍정적 사용의도에 관한 연구 / 한국정보기술학회논문지 12(5):141~148 dbpia

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