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저자정보
김도현 (강릉원주대학교) 연찬민 (강릉원주대학교) 장주미 (강릉원주대학교) 최종환 (강릉원주대학교) 강태원 (강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
1,085 - 1,089 (5page)

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컨텐츠 비즈니스에서 투자 수익률을 예측하는 것은 쉽지 않으며, 배우와 스탭을 평가하는 지표도 없다. TV 시청률의 절대 수치는 꾸준히 감소하고 있고, 아직 이를 대체할 만한 지표가 없다. 본 논문에서는 200개 이상의 드라마 데이터와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 신규 드라마의 첫 회 시청률 예측 모델을 개발하여, 드라마 특성을 기반으로 한 시청률 예측의 정확도를 평가하고, 시청률 예측에 영향을 미치는 주요 특성을 분석한다. 분석 결과 정확도 측면에서 랜덤 포리스트 모델이 가장 우수하고, 배우의 평균 시청률, 작가, 방송 년도, 회차 정보가 첫 회 시청률에 영향을 주는 것으로 확인할 수 있다.
#return on investment #cast #crew #TV ratings #viewership prediction #drama features #algorithms #python #feature selection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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