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[국내논문] 인플루언서 속성 분석 기반 추천 시스템
Influencer Attribute Analysis based Recommendation System 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.11, 2019년, pp.1321 - 1329  

박정련 (Department of English Language and Literature, Ajou University) ,  박지원 (Department of English Language and Literature, Ajou University) ,  김민우 (Department of Digital Media, Ajou University) ,  오하영 (DASAN University College, Ajou University)

초록
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소셜 정보망의 발달로 마케팅의 방법도 다양하게 변화되고 있다. 기존의 유명인, 경제적 지원 기반의 성공적인 마케팅방법론과 달리, 최근 인플루언서 기반 유튜브 마케팅이 큰 대세를 이루고 있다. 본 논문 에서는 처음으로 유튜브 양적 정보 및 댓글분석 기반 다각도 질적 분석을 활용하여 54개 이상의 유튜브 채널에서 인플루언서 특징을 추출하고 대표적인 주제들을 모델링하여 개인 맞춤형 영상 만족도 극대화는 물론 기업체가 새로운 아이템을 마케팅 할 때 기존의 인플루언서 특징을 참고하여 새로운 아이템의 영상을 제작하고 배포함으로써 성공적인 홍보 효과를 누릴 수 있도록 보조 수단 제공을 목적으로 한다. 유튜브 채널 별 다양한 영상의 모든 댓글을 각 문서로 가정하고 TF-IDF 및 LDA알고리즘을 적용하여 성능 극대화 향상을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of social information networks, the marketing methods are also changing in various ways. Unlike successful marketing methods based on existing celebrities and financial support, Influencer-based marketing is a big trend and very famous. In this paper, we first extract influencer...

주제어

#인플루언서 속성분석   #추천 시스템   #단어출현빈도에 따른 중요도 측정 기법   #잠재 디리클레 분석  

표/그림 (9)

참고문헌 (7)

  1. Y. I. Chang, and Y. S. Jung, "A Study on YouTube Product Review Channel Subscribers' Product Attitude Formation Process," The e-Business Studies, vol. 20, no. 2, pp. 77-97, Apr. 2019. 

    상세보기 crossref

  2. J. Davidson, B. Liebald, J. Liu, P. Nandy, and T. Van Vleet, "The YouTube Video Recommendation System" in Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems, pp. 293-296, Apr. 2010. 

  3. M. Kim, J. R. Park, J. W. Park, and H. Y. Oh, "Channel Attribute Analysis Scheme for Trustworthy Youtube Influencer Detection", in Proceeding of The 29th Joint Conference on Communications and Information on Big Data and Social Network, Apr. 2019. 

  4. M. Kim, J. R. Park, J. W. Park, and H. Y. Oh, "Influencer Attribute Decision-Making based on Principal Component Analysis" in Proceeding of KIPS Conference on Web Science, pp. 672-674, May. 2019. 

  5. J. W. Park, M. Kim, J. R. Park, and H. Y. Oh, "Stable Influencer Selection Criteria Scheme through Youtube Analysis of Hourly Comments" in Proceeding of Korea Institute of Next Generation Computing, Apr. 2019. 

  6. P. Schultes, V. Dorner, and F. Lehner, "Leave a Comment! An In-Depth Analysis of User Comments on YouTube" in Proceeding Wirtschaftsinformatik Proceedings, pp. 659-673, Apr. 2013. 

  7. J. R. Park, M. Kim, J. W. Park, and H. Y. Oh "A Study on Tools for Agent System Development" in Proceeding of KIPS Conference on information system, pp. 293-295, Apr. 2019. 

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