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초록

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최근 영화시장이 크게 성장함에 따라 영화의 수요를 예측하기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 이들 연구의 대부분은 영화가 이미 개봉한 후의 예측이거나 영화 간 이질성을 충분히 고려하지 않았다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 영화가 개봉하기 전 시점에서 수집 가능한 정보를 기반으로 영화를 군집화한 후 군집 별로 기계학습 방법을 사용해 예측 모형을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 2014년 1월부터 2016년 12월까지 국내 극장에서 상영된 상업 영화를 대상으로 데이터를 수집하였다. 결과적으로 본 연구는 기존 연구의 한계점을 개선함으로써 보다 정확하게 영화의 수요를 예측할 수 있을 것으로 기대되며 궁극적으로는 영화가 개봉하기 전 시점에서 영화의 배급, 마케팅 등의 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

목차

Abstract
 서론
 기존 연구
 연구 방법
  데이터
  분석 모델
  모델 평가
 결론
 References

저자

• 나가은 [ Graduate School of Business Informatics, Hanyang University ]
• 신민수 [ School of Business, Hanyang University ]

참고문헌