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딥러닝 기반 사용자 리뷰 자동 분석을 통한 모바일 게임 앱 개선 방향 제안 서비스




팀명

진저쿠키


팀원 명단

조단현, 변인경, 임세빈


지도교수

김영국 교수님


작품 배경 및 목적

모바일 게임 앱 개선 방향 서비스 ROATG의 목표는 모바일 게임 제작사의 업데이트 효율 향상입니다.

모바일 게임 어플리케이션들의 리뷰 데이터를 수집하여 감정 분석과 토픽 모델링을 수행하여 그 결과를 시각화한 내용을 사용자 친화적인 인터페이스로 제공합니다.

이를 통해 모바일 게임 어플리케이션 제작사로 하여금 방대한 양의 리뷰 데이터를 사람이 일일이 확인하지 않을 수 있도록 도움을 줍니다.


작품 내용

모바일 게임 앱 개선 방향 제안 서비스 ROATG의 핵심 기능인 리뷰 데이터 시각화는 아래와 같은 요소로 구성되어 있습니다.


1. 시간 흐름에 따른 별점 변화 그래프

2. 긍정/부정 리뷰 빈도 히스토그램

3. 리뷰 키워드 분석 결과 도트 맵

4. 어플리케이션에 대한 사용자의 감정 지수 시각화


위와 같은 기능을 구현하기 위해서는 리뷰데이터 수집 및 전처리를 진행하고, 텍스트 마이닝 및 감정 분석 모델을 구축한 뒤 모델 결과를 사용자에게 보여주기 위한 웹사이트를 개발해야 합니다.


구글 플레이 스토어에서 인공지능 모델 구축에 필요한 데이터를 수집하였으며, BERT 기반의 한국어 감정 분석 모델을 구축합니다.


또한 이를 시각화하기 위한 웹서비스를 개발하기 위해 백엔드 파트와 프론트엔드 파트로 역할을 분담하여 Spring Boot 및 React를 활용합니다.





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