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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국경영학회 경영학연구 경영학연구 제50권 제1호
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 197 - 214 (18page)
- DOI
- 10.17287/kmr.2021.50.1.197
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Recently, various spam calls and messages targeting mobile phone users have been continuously increasing. As the types of spam are becoming diversified with increasing frequency, it not only causes considerable inconvenience to mobile users, but also becomes a risk factor in information security and financial accidents. Telecommunication companies have developed and distributed spam filtering apps, and mobile users are increasingly interested in spam blocking and spam information sharing services. Nevertheless, there have been behaviors that do not use or stop using spam filtering apps. Therefore, it is important for companies and organizations, which need to increase the usage rate of spam filtering apps, to diagnose the use status of spam filtering apps and to analyze how customer churn occurs. This study compares the usage patterns of spam filtering apps between users and churners, and identifies the characteristic behaviors of churners. In particular, by analyzing the big data of app usage log, we derive the factors that affect the increase in churn rate. With the results of this study, it contributes to establishing a safer mobile phone environment by preventing customers from churning and activating the use of spam filtering functions.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존문헌연구
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결과 토의 및 시사점
참고문헌
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
안혜영 / 2015 / 집합 기반 POI 검색 알고리즘을 활용한 스팸 메시지 판별 모바일 앱 구현 / 디지털콘텐츠학회논문지 16(5):815~822
Almeida, T. A. / 2011 / Contributions to the study of SMS spam filtering: new collection and results / Proceedings of the 11th ACM Symposium on Document Engineering :259~262
Batista, G. E. / 2004 / A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data / ACM SIGKDD Explorations Newsletter 6(1):20~29
Bin, Z. / 2016 / Behavior analysis based SMS spammer detection in mobile communication networks / 2016IEEE First International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC) :538~543
Byun, S. M. / 2014 / Spam Message Filtering System using Message Digest Algorithm / Proceedings of KIIT Conference :120~123
Almeida, T. A. / 2011 / Contributions to the study of SMS spam filtering: new collection and results / Proceedings of the 11th ACM Symposium on Document Engineering :259~262
Batista, G. E. / 2004 / A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data / ACM SIGKDD Explorations Newsletter 6(1):20~29
Bin, Z. / 2016 / Behavior analysis based SMS spammer detection in mobile communication networks / 2016IEEE First International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC) :538~543
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