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NTIS 바로가기본 논문은 영화의 박스 오피스 예측 정확도 향상을 위해 다변량 시계열 데이터 분류와 주요 변수 선택 방법을 제안한다. 박스 오피스 예측은 영화 이해관계자들에게 중요하다. 따라서 정확한 박스 오피스 예측과 이에 영향을 미치는 주요 변수를 선별하는 것이 필요하다. 연구 방법으로 ...
저자 | 변준형 |
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학위수여기관 | 고려대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 산업경영공학과 |
지도교수 | 이홍철 |
발행연도 | 2020 |
총페이지 | v, 44장 |
키워드 | Box-office Prediction Feature Selection Multivariate Time Series Classification Random Forest Deep Learning Multi-Layer Perceptron Fully Convolutional Neural Networks Residual Network |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T15642336&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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