최근 호텔 산업에서 호텔 예약 플랫폼에 있는 방대한 고객 리뷰 정보를 분석하는 것이 필요해지고 있다. 하지만 방대한 양의 온라인 리뷰를 일일이 분석하는 것에는 한계가 있기 때문에 정보 공학에서 사용되 는 감성 분석이나 토픽 모델링과 같은 여러 데이터 처리 방식을 통해 필요한 자료를 추출하고 유의미한 정보를 획득하고 있다. 기존 토픽 모델링을 활용한 온라인 호텔리뷰 연구는 LDA라는 방법론을 사용하였는 데, 이 방법론을 통해 수천, 수만 건의 리뷰 속에서 그 리뷰들을 구성하는 다양한 주제를 추출하고 각 주제를 구성하는 중요 단어와 각각의 리뷰가 어떤 주제들로 구성되어 있는지 알 수 있었다. 그러나 기존 LDA를 활용한 연구는 리뷰 점수와 리뷰 내용간의 관계를 파악하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 군집 간 차이까지 고려할 수 있는 DMR이라는 방법론을 사용하였다. 고객의 평가점수는 구매 태도 영향을 미치는 중요 정보로써, DMR을 통해 점수에 따른 주제 구성의 차이를 파악할 수 있다는 점이 본 연구의 장점이다. 국내 5성급 호텔 34개 20,094건의 리뷰를 분석한 결과 긍정주제 8개, 부정주제 6개를 통해 고객의 감성에 영향을 미치는 호텔속성을 파악하였다. 본 연구의 방법론을 활용하여 호텔 경영자는 고객의 불만족 을 발생시키는 구체적인 호텔속성을 파악하고 적절한 피드백을 통해 고객의 만족도를 효과적으로 개선시킬 수 있을 것이다.