연구동향 분석
홈
알림
이용안내
오류접수
API
서비스소개
인기 연구 키워드 :
인기 활용 키워드 :
영화 관객 수 예측을 위한 기계학습 기법의 성능 평가 연구
정찬미(Chan-Mi Jeong)
민대기(Daiki Min)
2020년
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도 Analysis
논문 Analysis
연구자 Analysis
활용도
공유도
영향력
논문상세정보
저자
정찬미(Chan-Mi Jeong)
민대기(Daiki Min)
주제어
Box Office Forecasting
Classification Model
Machine Learning
Random Forest
k-NN
Regression Model
SVM
기계학습
분류모형
영화 관객 수 예측
회귀모형
참고문헌( 0)
유사주제 논문( 3,089)
Machine Learning 1,366건
기계학습 1,035건
svm 313건
Random Forest 198건
regression model 64건
회귀모형 62건
k-nn 34건
분류모형 9건
Classification Model 5건
영화 관객 수 예측 3건
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
주제
Box Office Forecasting
Classification Model
Machine Learning
Random Forest
k-nn
regression model
svm
기계학습
분류모형
영화 관객 수 예측
회귀모형
동일주제 총논문수
논문피인용 총횟수
주제별 논문영향력의 평균
3,098
0
0.0%
자세히
주제별 논문영향력
논문영향력
주제
주제별 논문수
주제별 피인용횟수
주제별 논문영향력
주제어
Box Office Forecasting
1
0
0.0%
Classification Model
6
0
0.0%
Machine Learning
1,367
0
0.0%
Random Forest
199
0
0.0%
k-nn
35
0
0.0%
regression model
65
0
0.0%
svm
314
0
0.0%
기계학습
1,036
0
0.0%
분류모형
10
0
0.0%
영화 관객 수 예측
4
0
0.0%
회귀모형
63
0
0.0%
계
3,100
0
0.0%
* 다른 주제어 보유 논문에서 피인용된 횟수
0
닫기