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Character Combination Dynamics in Web Novels : Focusing on Naver Series and KakaoPage

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.349-352
  • 저자
    Elisa Choi, Haneul Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A444648

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원문정보

초록

영어
The rise of the internet and smartphones has transformed the web novel industry into a significant cultural force. Platforms like Naver Series and Kakao Page experienced explosive growth, soaring from KRW 10 billion to KRW 640 billion from 2013 to 2020 and surpassing KRW 1 trillion by 2022. With approximately 5.87 million readers[1], this growth is expected to continue, fueled by global exports to Japan and China. In this competitive landscape, platforms enhance user experiences using features like 'keywords' to ensure user loyalty. This study employs text mining to analyze character combinations in top-ranking romance fantasy web novels, aiming to unveil user preferences and correlations, providing valuable insights into the webnovel domain.

목차

Abstract
Introduction
Data & Preprocessing
Methods
Results
Exploratory Data Analysis (EDA)
Ranking Download Score
Conclusion
References

키워드

Web novel Correlation Text mining Analysis Character dynamic

저자

  • Elisa Choi [ Hanyang University, School of Business, Department of Business Informatics ]
  • Haneul Kim [ Hanyang University, School of Business, Department of Business Informatics ]

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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