인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
컨텐츠 비즈니스에서 투자 수익률을 예측하는 것은 쉽지 않으며, 배우와 스탭을 평가하는 지표도 없다. TV 시청률의 절대 수치는 꾸준히 감소하고 있고, 아직 이를 대체할 만한 지표가 없다. 본 논문에서는 200개 이상의 드라마 데이터와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 신규 드라마의 첫 회 시청률 예측 모델을 개발하여, 드라마 특성을 기반으로 한 시청률 예측의 정확도를 평가하고, 시청률 예측에 영향을 미치는 주요 특성을 분석한다. 분석 결과 정확도 측면에서 랜덤 포리스트 모델이 가장 우수하고, 배우의 평균 시청률, 작가, 방송 년도, 회차 정보가 첫 회 시청률에 영향을 주는 것으로 확인할 수 있다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.