사용자의 구매만족도 향상을 위한 BERT 기반의 리뷰 분석 방법

초록

본 논문은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 선호도 분석 모델을 통한 쇼핑몰 상품 분석 플랫폼으로 사용자의 구매만족도를 향상하기 위한 리뷰 분석 시스템을 제안한다. 온라인 쇼핑몰의 발달로 다양한 제품들을 온라인으로 판매함에 따라 구매자는 자신의 선호도에 맞는 상품을 구매하기 점차 어려워지고, 원하는 상품을 고르는 것에 많은 피로도를 느끼게 되었다. 본 논문은 이러한 불편함을 해결하기 위해 사용자가 배송, 사이즈, 품질 3가지 기준에 대한 자신의 선호도를 입력하면 해당 선호도에 맞는 상품들을 점수로 정렬하여 보여주는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사전에 스케줄된 크롤링 시스템을 통해 수집된 상품들과 각 상품의 리뷰들을 데이터베이스에 저장한다. 상품 검색 시, 저장된 상품들 중 사용자가 원하는 카테고리에 속하는 각 상품의 리뷰 텍스트들을 BERT 기반의 선호도 분석 AI 모델을 통해 분석하여 사용자 개인별 선호도에 따라 점수화해서 표현해준다. 점수화된 선호도를 통해 사용자는 상품 구매에 도움을 받을 수 있다.

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