다차원 가우시안 프로세스와 시계열 텍스트 데이터 이용한 대통령 후보자 지지율 분석
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 나영연 | ko |
| dc.contributor.author | 박준건 | ko |
| dc.contributor.author | 문일철 | ko |
| dc.date.accessioned | 2020-03-30T00:20:19Z | - |
| dc.date.available | 2020-03-30T00:20:19Z | - |
| dc.date.created | 2020-03-11 | - |
| dc.date.issued | 2017-04-26 | - |
| dc.identifier.citation | 2017 춘계공동학술대회(대한산업공학회, 한국경영과학회, 한국시뮬레이션학회), pp.1151 - 1156 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/273731 | - |
| dc.description.abstract | 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. | - |
| dc.publisher | 대한산업공학회 | - |
| dc.title | 다차원 가우시안 프로세스와 시계열 텍스트 데이터 이용한 대통령 후보자 지지율 분석 | - |
| dc.type | Conference | - |
| dc.type.rims | CONF | - |
| dc.citation.beginningpage | 1151 | - |
| dc.citation.endingpage | 1156 | - |
| dc.citation.publicationname | 2017 춘계공동학술대회(대한산업공학회, 한국경영과학회, 한국시뮬레이션학회) | - |
| dc.identifier.conferencecountry | KO | - |
| dc.contributor.localauthor | 문일철 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 나영연 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 박준건 | - |
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