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A Study on Story propose model based on Machine Learning - Focused on YouTube

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.13 No.2 (2021.05)바로가기
  • 페이지
    pp.224-230
  • 저자
    Sanghun CHUN, Seung-Jung SHIN
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A395522

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원문정보

초록

영어
YouTube is an OTT service that leads the home economy, which has emerged from the 2020 Corona Pandemic. With the growth of OTT-based individual media, creators are required to establish attractive storytelling strategies that can be preferred by viewers and elected for YouTube recommendation algorithms. In this study, we conducted a study on modeling that proposes a content storyline for creators. As the ability for Creators to create content that viewers prefer, we have presented the data literacy ability to find patterns in complex and massive data. We also studied the importance of compelling storytelling configurations that viewers prefer and can be selected for YouTube recommendation algorithms. This study is of great significance in that it deviated from the viewer-oriented recommendation system method and proposed a story suggestion model for individual creaters. As a result of incorporating this story proposal model into the production of the YouTube channel Tiger Love video, it showed a certain effectiveness. This story suggestion model is a machine learning text-based story suggestion system, excluding the application of photography or video.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Data Literacy
2.1. Data Literacy
2.2. Factors required of creators to improve Data Literacy
3. YouTube story suggestion model based on machine learning
3.1. Story Proposal Modeling Method
3.2. Story Proposal System Application Technology and Operation Process
3.3. Story Proposal System Application Examples and Results Analysis
4. Conclusion
References

키워드

Youtube Storyline Data Literacy Python Data Visualization algorithm

저자

  • Sanghun CHUN [ Doctor Candidate, Department of IT Convergence, Hansei University, Korea ]
  • Seung-Jung SHIN [ Professor, Department of ICT, Hansei University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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