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저자정보
송정아 (한밭대학교) 최근호 (한밭대학교) 김건우 (한밭대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2018년 한국지능정보시스템학회 춘계학술대회 논문집
발행연도
2018.6
수록면
58 - 71 (14page)

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본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화 시장에 대해 탄력적인 대응을 할 수 있도록주차별 관객수를 예측하는데 목적을 두고있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 관객수 증가 여부 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Random Forest, MLP, Support Vector Machine, Naive Bays등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일, 개봉 1주, 개봉 2주에는 다음주 관객수를 예측하고 개봉 3주에는 최종 관객수를 예측한다. 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 최종관객수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 최종 관객수를 예측 했을 경우 보다 다음주 관객수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.
#영화 흥행 예측 #박스 오피스,기계학습

목차

국문초록
서론
관련연구
데이터 설명
예측 모델 생성 및 실험 결과
결론 및 향후연구계획
참고문헌

참고문헌 (0)

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