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저자정보
김진웅 (한성대학교) 서지원 (한성대학교) 손창호 (육군3사관학교) 최승호 (한성대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
175 - 182 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.1.175

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유튜브는 최근 몇 년 간 전 세계에서 가장 인기 있는 미디어 공유 플랫폼으로 자리 잡았다. 유튜브 조회수는 콘텐츠 성공의 중요한 지표로, 정확한 예측이 콘텐츠 전략 개발에 큰 도움이 된다. 그러나 유튜브 조회수를 예측하는데 어떠한 요인이 영향성을 끼치는지에 대해서 알려져 있지 않아 새로운 콘텐츠에 대해서 조회수를 예측하는 것은 어렵다. 새로운 동영상 조회수 예측하는데 미치는 영향 인자를 찾아 도움을 주고자, 우리는 모든 카테고리를 포함하는 유튜브 영상의 메타데이터와 파생 변수를 이용해 새로운 동영상 조회수를 예측하는 프로그램을 제안한다. 우리는 트리 기반 머신러닝 모델 5개를 사용하여 조회수 예측 성능을 검증했고, SHAP 분석을 통해 조회수 예측에 주요 영향을 미치는 특성을 분석했다. 우리는 제안된 방법을 통해 좋아요 수, 동영상 길이, 카테고리 ID 등 여러 특성이 유튜브 조회수 예측에 중요한 영향을 미치는 요인임을 확인했다.
#유튜브 조회수 예측 #머신러닝 #트리 기반 모델 #SHAP 분석 #인자 분석 #YouTube View Prediction #Machine Learning #Tree-based Models #SHapley Additive exPlanations (SHAP) Analysis #Factor Analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 방법
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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