earticle

한국어

전자상거래가 급속히 발전함에 따라, 사용자에게 유익한 정보를 제공하는 동시에 방대한 리뷰 정보로 인해 의사결정에 혼란을 초래하는 문제가 부각되고 있다. 이러한 정보 과잉 문제를 완화하기 위해, 주요 전자상거래 플랫폼에서는 리뷰 유용성에 대한 투표 기능을 도입하였고, 이를 활용한 유용성 예측 모델의 개발 필요성도 부각되고 있다. 본 연구는 리뷰 텍스트와 이미지 데이터를 통합하여 딥러닝 기반의 유용성 예측 모델을 개발하는 것을 주요 목적으로 한다. 또한, 제품의 가격대와 성별을 기준으로 그룹을 세분화하고, 각 그룹별 예측 성능을 비교함으로써 맞춤형 모델 설계의 타당성을 실증적으로 분석하고자 한다. 연구 결과는 예측 성능이 우수한 멀티모달 분석 모델을 제시함으로써 학술적 기여를 도모하고, 소비자에게 유용한 리뷰를 효과적으로 제공하고자 하는 실무적 활용 가능성을 제시한다.