KR101532252B1 - 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 - Google Patents
소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101532252B1 KR101532252B1 KR1020130100628A KR20130100628A KR101532252B1 KR 101532252 B1 KR101532252 B1 KR 101532252B1 KR 1020130100628 A KR1020130100628 A KR 1020130100628A KR 20130100628 A KR20130100628 A KR 20130100628A KR 101532252 B1 KR101532252 B1 KR 101532252B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- information
- analysis
- data
- user
- unit
- Prior art date
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 55
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 10
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000009193 crawling Effects 0.000 description 2
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 2
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 2
- 238000010206 sensitivity analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000013070 change management Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
본 발명은 소셜 네트워크 상에 게시된 사용자의 의견이나 정보를 수집하여 분석하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템에 관한 것으로, 특히 블로그, SNS, 카페 등에 게시된 정보를 수집, 분석 및 평가하여 지속적인 이슈 관리와 예측을 가능하게 하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 소셜 네트워크 상에 게시된 사용자의 의견이나 정보를 수집하여 분석하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 블로그, SNS, 카페 등에 게시된 정보를 수집, 분석 및 평가하여 지속적인 이슈 관리와 예측을 가능하게 하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템에 관한 것이다.
최근 인터넷으로 대표되는 네트워크 기술이 발전함에 따라 온라인 웹사이트 상의 게시판을 비롯하여 블로그, 카페 및 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 같이 다양한 소셜 네트워크 환경을 통해 사용자 자신의 의견 등을 표현하고 있다.
한편, 종래에는 이러한 소셜 네트워크 상에 게시된 사용자 정보나 의견을 수집 및 분석하는 기술을 제공하지 않아 실시간으로 이슈(issue)를 관리하고 예측하지 못하였다.
이에, 한국공개특허 제2012-137541호 및 한국공개특허 제2013-82581호 등에서는 소셜 네트워크 상의 정보를 수집하여 SNS 사용자나 커뮤니티 그룹에 대한 패턴을 분석하거나 혹은 마케팅 등에 이용하는 기술을 제안하고 있다.
그러나, 이와 같은 종래 기술에서는 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 없어서 그 분석에 제한이 있고, 나아가 소셜 네트워크 분석을 의뢰한 이용자의 필요에 따라 적응적으로 분석 결과를 제공하지 못한다는 문제점이 있었다.
나아가, 위와 같은 문제점은 공개특허공보 제10-2013-0037975호(2013.04.17.공개), 일본공개특허공보 제2007-122278호(2007.05.17.공개) 및 등록특허공보 제10-0561225호(2006.03.15.공고) 등을 통해 제안된 기술에서도 마찬가지이다.
나아가, 위와 같은 문제점은 공개특허공보 제10-2013-0037975호(2013.04.17.공개), 일본공개특허공보 제2007-122278호(2007.05.17.공개) 및 등록특허공보 제10-0561225호(2006.03.15.공고) 등을 통해 제안된 기술에서도 마찬가지이다.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석함에 있어서, 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있고, 이용자의 필요에 따라 적응적으로 분석 결과를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템을 제공하고자 한다.
이를 위해 본 발명에 따른 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템은 소셜 네트워크 상에 게시된 사용자의 의견이나 정보를 수집하는 데이터 수집부와; 상기 데이터 수집부에서 수집한 상기 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 저장 및 관리하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과; 상기 데이터베이스 관리 시스템으로부터 상기 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 의미 파악이 가능하도록 처리 및 분석하는 데이터 분석부; 및 상기 데이터 분석부에서 분석된 상기 사용자 의견이나 정보를 조합하고 평가하여 지속적인 이슈 관리 및 예측 작업을 수행하는 소셜 분석 플랫폼;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 데이터 수집부는 정형 문서(formal document) 및 비정형 문서(informal document)를 모두 수집하고, 정보 유형 분석을 통해 상기 정형 문서와 비정형 문서를 분류하며, 상기 비정형 문서는 정형 문서로 변환하는 정제 기술을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 데이터 분석부는 형태소 분석기 및 철자 오류가 있는 단어 또는 구문 분석을 위해 초성, 중성 및 어절 패턴 사전을 이용하여 보정하는 감성 분석 모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 소셜 분석 플랫폼은 사용자별 분석, 지역별 분석 및 이슈별 분석 중 어느 하나 이상을 수행하는 것이 바람직하다.
이상과 같은 본 발명은 소셜 네트워크 정보를 실시간으로 수집 및 분석한다. 특히, 소셜 네트워크 상에 존재하는 다양한 유형의 문서나 정보를 모두 수용할 수 있어서 분석에 제한이 없다. 또한, 이용자의 필요에 따라 적응적으로 분석 결과를 제공하기 때문에 유용하고 신뢰성 높은 정보를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템의 기능 설명도이다.
도 2a는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 기능 설명도이다.
도 2b는 본 발명의 온라인 정보 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2c는 본 발명의 RSS 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2d는 본 발명의 API 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2e는 본 발명의 타겟 수집원 프로파일링을 나타낸 도이다.
도 3a는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 기능 설명도이다.
도 3b는 본 발명의 분석 엔진 구성도이다.
도 3c는 본 발명의 분석 모듈 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 소셜 분석 플랫폼의 기능 설명도이다.
도 2a는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 기능 설명도이다.
도 2b는 본 발명의 온라인 정보 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2c는 본 발명의 RSS 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2d는 본 발명의 API 수집 엔진을 나타낸 구성도이다.
도 2e는 본 발명의 타겟 수집원 프로파일링을 나타낸 도이다.
도 3a는 본 발명에 따른 데이터 수집부의 기능 설명도이다.
도 3b는 본 발명의 분석 엔진 구성도이다.
도 3c는 본 발명의 분석 모듈 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 소셜 분석 플랫폼의 기능 설명도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템에 대해 상세히 설명한다.
먼저, 도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템은 크게 데이터 수집부(110)와, 데이터베이스 관리 시스템(120)(DBMS: DataBase Management System)과, 데이터 분석부(130) 및 소셜 분석 플랫폼(140)을 포함한다.
이러한 구성으로 이루어진 본 발명은 인터넷과 같은 네트워크를 통해 각종 소셜 네트워크 서버(즉, 소셜 채널)에 접속하여 소셜 네트워킹을 하는 사용자의 의견이나 정보(이하, '사용자 의견'이라 함)를 실시간으로 수집 및 분석하는 기술적 인프라를 제공한다.
나아가, 실시간 분석된 결과를 통해 파악된 소비자 인사이트(insight) 및 부정적 이슈 등을 사전에 감지하여 대응할 수 있는 맞춤화된 서비스를 제공하며, 그 결과를 평가하여 지속적인 이슈 관리와 예측을 지원하는 기술 및 사업화 모델을 제공한다.
이를 위해, 상기 데이터 수집부(110)는 다양한 소셜 네트워크 서버에 접속하여 그에 게시된 사용자 의견을 수집한다.
여기서, 소셜 네트워크 서버는 트위터와 같은 SNS 서버를 비롯하여 각종 블로그, 지식인(네이버), 카페(다음) 및 게시판과 같이 다양한 형식의 소셜 네트워크(소셜 채널이라고도 함) 서버를 모두 포함한다.
또한, 사용자 의견(각종 정보 포함)은 문서(document) 형식으로 이루어진 것이 일반적이나 그 외 음성 파일이나 동영상도 포함한다.
도 2a와 같이 데이터 수집부(110)는 기능적으로 시스템 데이터(system data), 크롤링(crawling), 분류(classification) 및 기록 보관(archive) 기능을 포함하고, 이를 통해 온라인 사이트(예: 블로그, 카페, SNS 등) 실시간 수집 기술을 제공한다.
구체적으로, 실시간 수집 범위 및 정보 획득의 변화 관리 기술, 정보 유형 분석 및 수집 주기, 프로파일링 기술, 비정형 VOC(Voice of Customer) 데이터를 정형 데이터로 변환하는 정제 기술, 저비용 서버들을 이용하여 실시간 수집이 가능하도록 분산처리하는 기술을 제공한다.
이러한 데이터 수집부(110)는 실시간으로 고객 피드백 수집 기능을 제공하도록 일 실시예로서 도 2b와 같이 수집 매니저(111)(manager) 및 수집 로봇(112)(robot)을 포함하는 구성을 사용할 수 있다.
이때, 수집 매니저(111)는 수집 룰(rule)을 스크립트(예: javascript)로 정의하고, 수집원 그룹핑 기능을 제공하고, 데드 링크(dead link) 관리 기능을 제공하며, 수집 로봇(112)의 구동 현황을 실시간으로 확인하며, 중복 문서 체크 기능을 제공한다.
수집 로봇(112)은 AJZX된 게시판 수집 기능을 제공하고, 키워드를 통한 수집문서 필터링 기능을 제공하며, 수집 룰 자동 생성 기능을 제공한다.
또한, 도 2c와 같이 RSS(Rich Site Summary 또는 Really Simple Syndication) 수집기는 블로그와 카페의 경우 원문 자체를 RSS 피드(RSS Feed) 형태로 제공하고, RSS 피드 리스트 수집 기능을 제공하며, RSS 피드의 URL 중복 제거 모듈을 포함한다.
또한, 도 2d와 같이 Open API 수집기는 SNS 서비스의 경우 수집 가능한 모든 API를 제공하고, API 제공형태(JSON/XML 등)에 따른 API Parser를 제공하며, API Parser에 의해 정제된 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이로써 다양한 소셜 네트워크 정보를 수집한다.
도 1에서 크롤링은 정형 문서(formal document) 및 비정형 문서(informal document)를 모두 수집하고 이에 대해 각각 이루어지는데, 정형 문서는 RSS 수집 모듈과 Open API 수집 모듈에 의해 수행된다. 특히, 정보 유형 분석을 통해 정형 문서와 비정형 문서를 분류하며, 비정형 문서는 정형 문서로 변환하는 정제 기술을 포함한다.
또한, 도 2e와 같이 타겟 수집원 프로파일링을 수행한다. 이는, 특정 정보 수집에 특화된 타겟 사이트 추출 및 등록, 소셜 영향력자나 파워 블로거 등을 추출하여 최신 트렌드 및 여론 동향 분석, 트위터 채널 사용자 위치정보 수집을 통한 사용자 정보 분석, 이슈 정보 및 의견 공유 게시판 추출, 지식인(네이버), 추출/질문 등 지식 공유 사이트 추출, 주요 사이트 등록을 통한 유효 데이터 수집 기능을 제공한다.
다음, 데이터베이스 관리 시스템(120)(DBMS)은 상술한 데이터 수집부(110)에서 수집한 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 저장 및 관리한다.
예컨대, 도 1과 같이 데이터 수집부(110)의 기록 보관(archive) 기능에서는 DBMS 커넥터 모듈을 포함하고 있어서 데이터베이스 관리 시스템(120)과 효율적인 데이터 기록을 가능하게 한다.
이때 중복데이터 체크 모듈을 더 포함하여 중복 수집된 소셜 정보를 제거하여 소셜 이슈 등을 분석시 중복된 정보는 반영하지 않게 한다.
한편, 이와 같은 데이터베이스 관리 시스템(120)에 보관된 정보는 데이터 분석부(130)로 제공되어 인식 가능한 형식으로 분석된다.
다음, 데이터 분석부(130)는 데이터베이스 관리 시스템(120)으로부터 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 그 의미 파악이 가능하도록 처리 및 분석한다.
도 3a에 도시된 바와 같이 데이터 분석부(130)는 브로커(broker) 기능 및 분석 엔진(analysis engine) 기능을 제공한다.
브로커 기능은 쿼리 분석 모듈, 요청 분산 모듈 및 결과 통합 모듈을 포함하고 있어서 소셜 네트워크 서버에 접속하여 수집한 정보에 대해 질의 응답한다.
분석 엔진은 형태소 사전, 감성어 사전, 연관어 사전, TPO 사전 등을 이용하여 시스템 데이터를 제공하고, 이와 같이 제공된 데이터는 색인부(indexer) 및 분석기(analyzer)에서 색인 및 분석에 사용된다.
상기 색인부는 형태소 분석 모듈, 구문 분석 모듈, 감성 분석 모듈 및 색인 저장 모듈을 포함하고, 상기 분석기는 연관어 추출 모듈, 감성어 추출 모듈, TPO 추출 모듈 및 검색 모듈을 포함한다.
이와 같은 구성에 의해 대용량 소비자 피드백 정보에 대한 언어처리 기술은 수집된 비정형 수집정보에서 의미 파악에 필요한 속성별 소비자 의견, 불만, 건의 등을 선별적으로 추출하고, 주제 분류 체계에 매핑한다. 분석 결과는 고객 요청(혹은 니즈) 분석 및 이슈 모니터링 등 소셜 분석 플랫폼(140)을 통해 확인 가능하다.
또한, 위와 같은 구성에서 소비자 피드백 활용 프로세스 설계를 위한 데이터 흐름을 제공하고, 업종별 특성을 고려한 다목적 서비스 프로세스 모델링을 제공하고, 주제 분류 체계별로 맵핑을 할 수 있는 효율적인 휴리스틱 알고리즘을 제공하며, 대용량 피드백 데이터 실시간 분석, 구문 분석과 같이 분석 모듈에서 생산된 정보를 다양한 업종별로 사용할 수 있게 한다.
좀더 구체적으로, 도 3b와 같이 어절 분석기 및 형태소 분석기를 통해 명사구, 동사부, 부사구와 같은 간단한 구조 분석 모듈을 제공하고, 문장의 주어나 목적어와 같은 간단한 구조 분석 모듈을 제공한다. 뿐만 아니라 단어를 구성하고 있는 형태의 기본형과 품사 인식 모듈을 제공하고, 기 분석 사전에 정의된 형태로 분석하는 모듈, 복합 명사 및 미등록어 처리 모듈을 제공한다.
특히, 데이터 분석부(130)의 감성 분석 모듈에서는 철자 오류가 있는 단어 또는 구문 분석을 위해 초성, 중성 및 어절 패턴 사전을 이용하여 보정하는 감성 분석 모듈을 포함한다.
예컨데, 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 정확하게 띄어쓰기를 하지 않는 등의 이유로 철자 오류가 있는데, 이러한 경우에는 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다.
이에, 위와 같은 문제점을 해결하기 위해서 초/중성 및 어절 패턴 사전을 참조하여 보정을 수행한다. 또한, 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 영언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 데이터베이스를 구축한다.
나아가, 학습에 의해 누적된 상기 속성 데이터베이스를 사용하여 긍/부정 분류시 이진 분류 시스템 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 이슈를 추출한다.
이와 같은 기능을 수행하게 하는 분석 모듈 구성은 도 3c에 도시되어 있다.
다음, 소셜 분석 플랫폼(140)은 상기 데이터 분석부(130)에서 분석된 사용자 의견이나 정보를 조합하고 평가하여 지속적인 이슈 관리 및 예측 작업을 수행한다.
일 예로, 도 4와 같이 소셜 분석 플랫폼(140)은 이슈 및 트랜드 분석, 소비자 의견 및 선호도 분석, 지역별 언론 분석, 마케팅 효과 분석, 소셜 리스크 관리, SNS 운영성과 관리, 영향력자 분석 등을 수행한다.
즉, 소셜 분석 플랫폼(140)은 사용자별 분석, 지역별 분석 및 이슈별 분석 중 어느 하나 이상을 수행한다.
또한, 관리자 기능에서는 분석주체 설정 등 설정기능을 제공한다. 이로써, 회사 광고주, 공공기관, 선거인, 개인 등을 비롯하여 소셜 네트워크 정보를 수집 및 분석 의뢰한 의뢰자에게 그 특성에 맞게 정보를 분석하여 제공한다.
이상, 본 발명의 특정 실시예에 대하여 상술하였다. 그러나, 본 발명의 사상 및 범위는 이러한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 요지를 변경하지 않는 범위 내에서 다양하게 수정 및 변형이 가능하다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 것이다.
따라서, 이상에서 기술한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
110: 데이터 분석부
111: 수집 매니저
112: 수집 로봇
120: 데이터베이스 관리 시스템
130: 데이터 분석부
140: 소셜 분석 플랫폼
111: 수집 매니저
112: 수집 로봇
120: 데이터베이스 관리 시스템
130: 데이터 분석부
140: 소셜 분석 플랫폼
Claims (4)
- 소셜 네트워크 상에 게시된 사용자의 의견이나 정보를 수집하는 데이터 수집부(110)와;
상기 데이터 수집부(110)에서 수집한 상기 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 저장 및 관리하는 데이터베이스 관리 시스템(120)(DBMS)과;
상기 데이터베이스 관리 시스템(120)으로부터 상기 사용자의 의견이나 정보를 입력받아 의미 파악이 가능하도록 처리 및 분석하는 데이터 분석부(130); 및
상기 데이터 분석부(130)에서 분석된 상기 사용자 의견이나 정보를 조합하고 평가하여 지속적인 이슈 관리 및 예측 작업을 수행하는 소셜 분석 플랫폼(140);을 포함하되,
상기 데이터 수집부(110)는,
정형 문서(formal document) 및 비정형 문서(informal document)를 모두 수집하고, 정보 유형 분석을 통해 상기 정형 문서와 비정형 문서를 분류하며, 상기 비정형 문서는 정형 문서로 변환하는 정제 기술을 포함하고,
상기 데이터 수집부(110)는,
형태소 분석기 및 철자 오류가 있는 단어 또는 구문 분석을 위해 초성, 중성 및 어절 패턴 사전을 이용하여 보정하는 감성 분석 모듈을 포함하며,
상기 데이터 수집부(110)는,
여러 종류의 소셜 네트워크(SNS)에서 수집 가능한 모든 API(Application Program Interface)를 제공하고, 상기 API 제공형태에 따른 API 파서(Parser)를 제공하며, 상기 API 파서에 의해 정제된 데이터를 상기 데이터베이스 관리 시스템(120)에 저장하는 Open API 수집기를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 소셜 분석 플랫폼(140)은,
사용자별 분석, 지역별 분석 및 이슈별 분석 중 어느 하나 이상을 수행하는 것을 특징으로 하는 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130100628A KR101532252B1 (ko) | 2013-08-23 | 2013-08-23 | 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020130100628A KR101532252B1 (ko) | 2013-08-23 | 2013-08-23 | 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20150023973A KR20150023973A (ko) | 2015-03-06 |
| KR101532252B1 true KR101532252B1 (ko) | 2015-07-01 |
Family
ID=53020786
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020130100628A KR101532252B1 (ko) | 2013-08-23 | 2013-08-23 | 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101532252B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101620078B1 (ko) * | 2015-09-15 | 2016-05-11 | 주식회사 위즈벤처스 | 문장의 맞춤법 오류에 강한 감정 분류 시스템 및 감정 분류 방법 |
| KR20180055939A (ko) | 2016-11-10 | 2018-05-28 | 가천대학교 산학협력단 | Sns 데이터 분석 시스템 |
| KR20190048781A (ko) | 2017-10-31 | 2019-05-09 | (주) 애드잇 | 온라인 의견 정보 수집 및 분석 시스템 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101652433B1 (ko) * | 2016-02-11 | 2016-08-30 | 주식회사 위즈벤처스 | Sns 문서에서 추출된 토픽을 기반으로 파악된 감정에 따른 개인화 광고 제공 방법 |
| KR102342055B1 (ko) * | 2021-05-28 | 2021-12-27 | 주식회사 애자일소다 | 정형 데이터와 비정형 데이터를 이용한 자연어 처리 장치 및 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100561225B1 (ko) * | 2003-12-17 | 2006-03-15 | 한국전자통신연구원 | 지유아이 환경을 기반으로 하는 실시간 기사 수집 시스템및 온라인 언어 모델 구축 서비스 방법 |
| JP2007122278A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Canon Inc | 文書処理装置及びその方法、プログラム |
| KR20100035940A (ko) * | 2008-09-29 | 2010-04-07 | 주식회사 버즈니 | 웹 문서에서의 의견 추출 및 분석 장치 및 그 방법 |
| KR20130037975A (ko) * | 2011-10-07 | 2013-04-17 | 한국전자통신연구원 | 이슈 템플릿 추출 기반의 웹 동향 분석 방법 및 장치 |
-
2013
- 2013-08-23 KR KR1020130100628A patent/KR101532252B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100561225B1 (ko) * | 2003-12-17 | 2006-03-15 | 한국전자통신연구원 | 지유아이 환경을 기반으로 하는 실시간 기사 수집 시스템및 온라인 언어 모델 구축 서비스 방법 |
| JP2007122278A (ja) * | 2005-10-26 | 2007-05-17 | Canon Inc | 文書処理装置及びその方法、プログラム |
| KR20100035940A (ko) * | 2008-09-29 | 2010-04-07 | 주식회사 버즈니 | 웹 문서에서의 의견 추출 및 분석 장치 및 그 방법 |
| KR20130037975A (ko) * | 2011-10-07 | 2013-04-17 | 한국전자통신연구원 | 이슈 템플릿 추출 기반의 웹 동향 분석 방법 및 장치 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101620078B1 (ko) * | 2015-09-15 | 2016-05-11 | 주식회사 위즈벤처스 | 문장의 맞춤법 오류에 강한 감정 분류 시스템 및 감정 분류 방법 |
| KR20180055939A (ko) | 2016-11-10 | 2018-05-28 | 가천대학교 산학협력단 | Sns 데이터 분석 시스템 |
| KR20190048781A (ko) | 2017-10-31 | 2019-05-09 | (주) 애드잇 | 온라인 의견 정보 수집 및 분석 시스템 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20150023973A (ko) | 2015-03-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN102054015B (zh) | 使用有机物件数据模型来组织社群智能信息的系统及方法 | |
| JP4920023B2 (ja) | オブジェクト間競合指標計算方法およびシステム | |
| RU2704531C1 (ru) | Способ и устройство для анализа семантической информации | |
| KR101532252B1 (ko) | 소셜 네트워크 정보 수집 및 분석 시스템 | |
| US9110852B1 (en) | Methods and systems for extracting information from text | |
| KR20130022042A (ko) | 토픽별 오피니언과 소셜 영향력자를 기반으로 토픽을 탐지하고 추적하는 시스템 및 방법 | |
| Nikhil et al. | A survey on text mining and sentiment analysis for unstructured web data | |
| Tahir et al. | Corpulyzer: A novel framework for building low resource language corpora | |
| Schatten et al. | An introduction to social semantic web mining & big data analytics for political attitudes and mentalities research | |
| KR20220074576A (ko) | 마케팅 지식 그래프 구축을 위한 딥러닝 기반 신조어 추출 방법 및 그 장치 | |
| US20140095411A1 (en) | Establishing "is a" relationships for a taxonomy | |
| KR101684579B1 (ko) | 지식 생성 시스템 및 방법 | |
| KR20220074574A (ko) | 지식 그래프 기반 라이브스트림 실시간 채팅 내용 분석 방법 및 그 장치 | |
| Sotsenko et al. | Using a rich context model for real-time big data analytics in twitter | |
| KR101476225B1 (ko) | 자연어 및 수식 색인화 방법과 그를 위한 장치 및 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 | |
| Belkaroui et al. | Conversational based method for tweet contextualization | |
| Naik et al. | An adaptable scheme to enhance the sentiment classification of Telugu language | |
| US11068376B2 (en) | Analytics engine selection management | |
| Othman et al. | Customer opinion summarization based on twitter conversations | |
| Gerber et al. | From RDF to natural language and back | |
| US11726972B2 (en) | Directed data indexing based on conceptual relevance | |
| KR102180329B1 (ko) | 가짜 뉴스 판단 시스템 | |
| KR20220074572A (ko) | 딥러닝 기반 신조어 추출 방법 및 그 장치 | |
| Cherichi et al. | Big data analysis for event detection in microblogs | |
| Li et al. | Semantics-Enhanced Online Intellectual Capital Mining Service for Enterprise Customer Centers |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20190410 Year of fee payment: 5 |
|
| R401 | Registration of restoration |