word2vec을 이용한 제품 구매 요인 연구

1. 모델 설명

`편리함`, `디자인`, `가격`)을 분석하여 이러한 단어들이 구매 결정에 미치는 영향을 규명할 수 있다. 적으로, Word2Vec은 제품 구매 요인 연구에 있어 강력한 도구가 된다. 이 모델을 통해 소비자의 언어적 표현 속에서 의미 있는 패턴과 관계를 식별하고, 이를 바탕으로 더 나은 마케팅 전략과 제품 개선 방안을 도출할 수 있다. Word2Vec의 효율적인 학습 과정과 우수한 의미 표현 기능은 소비자의 구매 행동을 이해하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 한다.

2. 실험

이번 연구에서 사용한 word2vec 모델은 제품 구매에 영향을 미치는 다양한 요인들을 분석하기 위한 중요한 도구로 활용된다. 실험의 첫 단계는 형태소 분석을 통해 제품 관련 텍스트 데이터를 전처리하는 것이다. 이를 통해 데이터를 정제하고, 제품의 특징, 사용자 리뷰, 소셜 미디어의 언급 등을 포함하는 텍스트에서 핵심 단어들을 추출한다. 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 표현을 명확히 하고, 불필요한 단어를 제거하여 의미 있는 데이터만을 남긴다. 이어서, 전처리된 데이터셋을 바탕으로 word2vec 모델을 학습시킨다. 여기서 사용된 word2vec 모델은 ‘Skip-gram’…(생략)