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박영준 (건국대학교) 송용백 (건국대학교) 이승윤 (건국대학교) 이준송 (건국대학교) 윤장혁 (건국대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2019년 대한산업공학회 추계학술대회
발행연도
2019.11
수록면
3,253 - 3,260 (8page)

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Customer analysis has had a significant impact on a variety of business areas. Especially, it plays a key role in the Digital Media field. According to recent studies, various analysis based on social data from popular Digital Media, such as YouTube, is in progress. However, few studies use a customer’s actual response, “user’s sentiment”. Thus, we study how to understand their reactions by using Deep-Learning Sentimental Analysis and Time Series Analysis to catch the megatrends of Digital Media and predict intellectual trends soon. In this study, our theme only focuses on Youtube kids’ channel contents. We extract megatrends which we define as a ‘Subjects of user’s interest’ using Weighted Term-Frequency Matrix from related video title and description. As the following step, we use both Sentimental Analysis and Time Series Analysis to discover potential trends. We expect this study to contribute to Multi-Channel Network(MCN) business and help creators to make popular content considering real consumer interests.
#Social data #Sentiment Analysis #Youtube #Text mining #Deep Neural Network

목차

Abstract.
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구 방법
4. 연구결과
5. 토의 및 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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