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딥 러닝과 Boosted Decision Tree를 활용한 고객 이탈 예측 모델
김경태(Kyungtae Kim)
이지형(Jee-Hyong Lee)
2018년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
김경태(Kyungtae Kim)
이지형(Jee-Hyong Lee)
연구자명
연구자명
연구자명
활용도
공유도
영향력
연구자정보
저자
김경태(Kyungtae Kim)
발표논문(1)
발표논문 보기→
공동연구자(1)
이지형(Jee-Hyong Lee)
1건
유사연구자 (20)
※활용도순 상위 20명
김두환
1건
김선웅
1건
김예진
1건
김재범
1건
김재승
1건
김준원
2건
김지율
1건
김태우
1건
남혜진(Nam, Hye jin)
1건
류승형
1건
류종득
2건
박지훈
1건
손승우(Son, Seungwoo)
1건
양경애
1건
유선길
1건
이주화
1건
이현숙(Hyun Sook Yi)
1건
차상육(Cha, Sang-Yook)
2건
하의륜
1건
한부모가족지원팀
1건
공동연구/유사연구
김경태(Kyungtae Kim)
'김경태(Kyungtae Kim)'의 연구자 점유율
논문점유율 요약
동일주제 총논문수
주제별 연구자 총논문수
연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
3,759
9
42.5%
자세히
연구자 점유율
주제
주제별 논문수
주제별 연구자논문수
주제별 연구자점유율
주제어
Boosted Decision Tree
1
1
100.0%
Customer Churn Prediction
1
1
100.0%
Statistical Chracteristic
1
1
100.0%
고객 이탈 예측
3
1
33.3%
통계적 특징
3
1
33.3%
behavior pattern
9
1
11.1%
행동패턴
18
1
5.6%
Deep Learning
1,788
1
0.1%
딥 러닝
1,935
1
0.1%
계
3,759
9
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수
0
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연구주제 Time-line
'김경태(Kyungtae Kim)'
의 발표논문(1)
딥 러닝과 Boosted Decision Tree를 활용한 고객 이탈 예측 모델
김경태(Kyungtae Kim)
이지형(Jee-Hyong Lee)
한국지능시스템학회
[2018]