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Movie Popularity Classification Based on Support Vector Machine Combined with Social Network Analysis
저자
Tserendulam Dorjmaa (연세대학교) ; Taeksoo Shin 연구자관계분석
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발행연도
2017
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-주제어
KDC
325
등재정보
KCI등재
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학술저널
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167-183(17쪽)
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The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc.
has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc.
In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie’s genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies’ network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie’s network. Those four centrality values and movies’ genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, naïve Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier’s performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie’s genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie’s genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2014-05-28 | 학술지명변경 | 외국어명 : Journal of the Korea Society of IT Services -> Journal of Information Technology Services | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2006-08-11 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국SI학회지 -> 한국IT서비스학회지외국어명 : Journal of the Korea Society of System Integration -> Journal of the Korea Society of IT Services | KCI후보 |
2006-08-11 | 학회명변경 | 한글명 : 한국SI학회 -> 한국IT서비스학회영문명 : Korea Society Of System Integration -> Korea Society Of IT Services | KCI후보 |
2006-06-21 | 학회명변경 | 한글명 : 한국SI학회 -> 한국IT서비스학회영문명 : Korea Society Of System Integration -> Korea Society Of IT Services | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.49 | 0.49 | 0.5 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.48 | 0.47 | 0.627 | 0.17 |
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