논문리뷰

● 연구 내용본 연구에서는 대량의 텍스트를 활용하는 텍스트 마이닝 기법 중, LDA 토픽 모델링 기법을 사용하여 생성형 AI 서비스의 주요 성공요인들을 도출하고, 키워드 네트워크 다이어그램을 구축하여 키워드 사이의 관계를 구체적이고 입체적으로 살펴보았다. 본 연구를 통

● 연구 내용본 연구는 자금 조달 경로로 이용되며 소셜미디어와의 접목을 통해 빠르게 성장하고 있는 크라우드 펀딩 프로젝트 성공 여부를 프로젝트 시작한지 7일 이내의 데이터를 사용해서 펀딩 성공 여부를 예측하고자 하였다. 본 연구는 예측 모델링 기법인 Decision T

본 연구에서 텍스트마이닝 기법의 토픽 모델링에 감성 차원을 더한 Joint Sentiment 토픽모델링을 사용하여 불만족 요인을 도출하였고, 토픽과 키워드 간의 관계를 네트워크 다이어그램으로 시각화하여 직관적인 이해와 지역별로 차별적인 개선방안을 도출했다. 토픽 모델링

⁕ 연구 내용본 연구에서는 급성장 개인방송과 함께 성장한 개인방송 플랫폼 기술 역시 발전하면서, 실시간 랜더링 기술로 제작한 아바타로 구현된 브이튜버는 일반적인 유튜버와 차이가 존재한다고 전제한 후, 중국 브이튜버 개인바송의 기술적 특성과 가상크리에이터 특성이 즐거움

앞으로 내가 논문 리뷰 할 때 기준을 적어 놓고자 작성하게 되었다.논문을 읽는 순서title ➡️ abstract ➡️ introduction의 마지막(1.서론) ➡️ conclusion(6.결론) ➡️ Results & discussion (data) (4.결과,

카테고리(Category) : 새로운 연구의 초석, 시청자들의 로그를 활용해 프로그램 장르를 분류맥락(Context) : 선행연구는 TV기반 방송프로그램을 재분류 하는 것에만 초점을 맞췄지만, 이 논문에서는 시청장들의 시청기록을 이용하여 재분류정합성(Correctnes

기존 연구자들과는 다른 방식으로 소비자 로그 기록을 사용하여 클러스터링을 구성한 후 활용방안을 제시로그데이터, 클러스터링, 언텍트 마케팅, 마케팅 활용방안로그데이터를 통해 사용자들을 클러스터링 할 수 있을 것이다사용자 정보 기반 세그먼트 분류를 한 사례가 없음새로운 방