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Clustering과 기계학습 방법을 이용한 영화수요예측

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2017년 경영정보관련 추계학술대회 (2017.12)바로가기
  • 페이지
    pp.295-299
  • 저자
    나가은, 신민수
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A317357

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원문정보

초록

한국어
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

키워드

기계학습 영화수요예측 Clustering

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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