딥러닝을 이용한 영화 흥행 예측과 주요 변수의 선택 연구 : 다변량 시계열 데이터 중심으로

' 딥러닝을 이용한 영화 흥행 예측과 주요 변수의 선택 연구 : 다변량 시계열 데이터 중심으로' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • 완전 합성곱 신경망
  • Box-office Prediction
  • Deep Learning
  • Feature Selection
  • Fully Convolutional Neural Networks
  • Multi-Layer Perceptron
  • Multivariate Time Series Classification
  • Random Forest
  • Residual Network
  • 다변량 시계열 데이터 분류
  • 다층퍼셉트론
  • 딥 러닝
  • 랜덤 포레스트
  • 박스 오피스 예측
  • 영화흥행예측
  • 잔차 네트워크
  • 주요 변수 선택
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
4,386 0

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' 딥러닝을 이용한 영화 흥행 예측과 주요 변수의 선택 연구 : 다변량 시계열 데이터 중심으로' 의 참고문헌

  • 흥행영화의 온라인 구전패턴과 관객수의 관계에 대한 실증연구
    황예나 [2019]
  • 합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 모형 연구
    김태완 [2020]
  • 한국영화시장의 대형영화 배급 상영 방식 연구: 2010년대 천만관객 한국영화의 흥행을 중심으로
    노철환 [2019]
  • 지진 이벤트 분류를 위한 Bottleneck 구조의 심층 CNN 기법
    구본화 [2019]
  • 전문가 리뷰가 인터넷 사용자 리뷰와 박스 오피스(Box Office)에 미치는 영향
    김일경 [2012]
  • 영화산업에 있어서 스크린쿼터의 영향분석
    정영재 [2009]
  • 영화 흥행에 영향을 미치는 새로운 변수 개발과이를 이용한 머신러닝 기반의 주간 박스오피스 예측
    송정아 [2018]
  • 영화 흥행성과 예측을 위한 온라인 리뷰 마이닝 연구: 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 활용하여
    조승연 [2014]
  • 영화 유형별 영화 흥행 성과 예측 요인의 비교 연구: 예술 영화와 상업 영화 비교를 중심으로
    김소영 [2010]
  • 영화 배급․상영의 수직계열화가 상영영화 선택 및 상영횟수에 미치는 영향
    윤충한 [2012]
  • 애니메이션 영화의 흥행에 관한 탐색적 연구
    김효동 [2014]
  • 스타 배우들의 영화 출연 구조가 영화 흥행에 미치는 영향 -2008년~2017년-
    전범수 [2019]
  • 빅데이터 분석을 통한 천만 관객 영화 예측 모델
    우종필 [2018]
  • 메모리 효과를 갖는 시계열 데이터에서 다수의 노이즈 클리닝에 대한 연구
    조재한 [2020]
  • 머신 러닝 방법과 시계열 분석 모형을 이용한 부동산 가격지수 예측
    배성완 [2018]
  • 딥러닝 기반의 스크랩박스 적치 상태 측정 기술 개발
    서예인 [2020]
  • 데이터마이닝을 이용한 박스오피스 예측
    전성현 [2016]
  • Web-Age Information Management 2014
    F. Li [2014]
  • Use of Machine Learning Models in the Search for New Physics
  • Testing Main Effects in Interactive Multiple Regression
    Yjyi [1994]
  • Predicting Financial Success of a Movie Using Multiple Regression Analysis
    Hyjeong [2013]
  • Predicting Box-office with Opinion mining reviews
    Mhheo [2013]
  • Naver
  • NAVER Wikipedia
  • NAVER Movie
  • KOREA Box-office Information System
  • Deep learning for time series classification: a review
  • Deep Residual Learning for Image Recognition
    K. He [2016]
  • A Study on the Machine Learnin g Technique for the Prediction of the first week opening box office Using key Variable Method and Decision Tree
    Jmlee [2018]
  • 2013 Korean Film Industry Settlement