다차원 가우시안 프로세스와 시계열 텍스트 데이터 이용한 대통령 후보자 지지율 분석

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본 논문은 뉴스 시계열 텍스트 데이터와 지지율 시계열 데이터를 가우시안 프로세스에 적용하여 후보자들의 지지율을 분석 및 예측하였다. 뉴스 시계열 텍스트 데이터는 후보자 관련 인터넷 기사에 언급된 키워드들의 빈도수를 시간대별로 도출하는데 활용되었으며, 지지율 시계열 데이터는 각 후보자들의 날짜에 따른 지지율 변화를 나타낸다. 키워드 데이터 및 시간정보를 독립변수로 설정하고, 지지율을 종속변수로 설정하여, 가우시안 프로세스 회귀를 수행하였다. 또한, 다차원 가우시안 프로세스 모델의 하이퍼 파라미터를 학습하고, 이를 이용하여 각 후보들의 지지율을 예측하였다. 그 결과가 지지율 시계열 데이터만을 이용한 3차원 선형 회귀 모델, 지지율 시계열 데이터만을 이용한 가우시안 프로세스 모델의 결과 보다 뛰어남을 확인하였다.
Publisher
대한산업공학회
Issue Date
2017-04-26
Citation

2017 춘계공동학술대회(대한산업공학회, 한국경영과학회, 한국시뮬레이션학회), pp.1151 - 1156

URI
http://hdl.handle.net/10203/273731
Appears in Collection
IE-Conference Papers(학술회의논문)
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