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영화 관객 수 예측을 위한 기계학습 기법의 성능 평가 연구

정찬미(Chan-Mi Jeong) 민대기(Daiki Min) 2020년

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논문상세정보

- 저자 정찬미(Chan-Mi Jeong) 민대기(Daiki Min)
- 주제어 Box Office Forecasting Classification Model Random Forest k-NN Regression Model SVM 기계학습 머신 러닝 분류모형 영화 관객 수 예측 회귀모형
- 참고문헌( 0)
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인용/피인용

영화 관객 수 예측을 위한 기계학습 기법의 성능 평가 ...

' 영화 관객 수 예측을 위한 기계학습 기법의 성능 평가 연구' 의 주제별 논문영향력

논문영향력 요약
동일주제 총논문수	논문피인용 총횟수	주제별 논문영향력의 평균
주제	Box Office Forecasting Classification Model Random Forest k-nn regression model svm 기계학습 머신 러닝 분류모형 영화 관객 수 예측 회귀모형
5,735	0	0.0%

논문영향력
주제		주제별 논문수	주제별 피인용횟수	주제별 논문영향력
주제어	Box Office Forecasting	1	0	0.0%
	Classification Model	7	0	0.0%
	Random Forest	215	0	0.0%
	k-nn	37	0	0.0%
	regression model	67	0	0.0%
	svm	319	0	0.0%
	기계학습	1,122	0	0.0%
	머신 러닝	1,039	0	0.0%
	분류모형	12	0	0.0%
	영화 관객 수 예측	4	0	0.0%
	회귀모형	72	0	0.0%
계		2,895	0	0.0%
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