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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박정련 (아주대학교) 박지원 (아주대학교) 김민우 (아주대학교) 오하영 (서울대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제11호
발행연도
2019.11
수록면
1,321 - 1,329 (9page)

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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.
#인플루언서 속성분석 #추천 시스템 #단어출현빈도에 따른 중요도 측정 기법 #잠재 디리클레 분석 #Influencer Attribute Analysis #Recommender System #TF-IDF #LDA

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 성능평가 및 기대효과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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