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박도균 (평택대학교) 백주련 (평택대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020년 한국컴퓨터정보학회 동계학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
15 - 18 (4page)

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특정 영화의 스크린 독과점이 꾸준히 논란이 되고 있다. 본 논문에서는 영화 스크린 분배의 불평등성을 지적하고 이에 대한 개선을 요구할 근거로 머신러닝 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 제안한다. 이에 따라 KOBIS, 네이버 영화, 트위터, 구글 트렌드에서 수집한 3,143개의 영화 데이터를 이용하여 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 기법을 활용한 영화 관람객 예측 모델을 구현하였다. 모델 평가 결과, 그라디언트 부스팅 모델의 RMSE는 600,486, 랜덤포레스트 모델의 RMSE는 518,989로 랜덤포레스트 모델의 예측력이 더 높았다. 예측력이 높았던 랜덤포레스트 모델을 활용, 상영관을 크게 확보하지 못 했던 봉준호 감독의 영화 ‘옥자’의 상영관 수를 조절하여 관람객 수를 예측, 6,345,011명이라는 결과를 제시한다.
#박스 오피스(box-office) #머신 러닝(machine learning) #관람객예측(ticketing prediction)

목차

요약
I. Introduction
II. The Proposed Scheme
III. Conclusions
REFERENCES

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