유튜브 은닉 질적 정보 분석 기반 유튜브 채널 랭킹 기법

이지현; 오하영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이지현 (아주대학교) 오하영 (아주대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제23권 제7호

발행연도: 2019.7

수록면: 757 - 763 (7page)

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현 시대를 유튜브 시대라고 불릴 정도로 유튜브가 큰 인기를 얻고 있다. 동영상 시청자뿐만 아니라 실제 영상 제작자, 즉 유튜버들도 늘어나고 있어 다양한 주제의 컨텐츠들을 이용할 수 있게 되었다. 사용자와 컨텐츠의 수가 증가하면서 정보 선택의 폭은 커지고 있다는 장점을 갖고 있지만 사용자의 필요에 맞는 정보를 골라내기는 더욱 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사용자가 필요로 하는 주제의 채널을 다각도에서 분석하고, 해당 채널의 랭킹을 제공하고자 한다. 채널을 크롤링하고 통계정보인 양적 데이터와 댓글의 은닉 질적 데이터 분석을 통해 채널과 채널 영상의 평균 인지도를 측정한다. 최종적인 사례 연구로써 수치 데이터 통계와 감성분석 결과 기반 사용자에게 영어 학습 채널을 추천하여 시공간에 구애 받지 않는 플립드 러닝 효과의 극대 성을 보인다.

#유튜브 #랭킹 시스템 #크롤링 #텍스트 마이닝 #YouTube #Ranking system #Crawling #Text mining

참고문헌 (8)

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이종화 / 2015 / Data Dictionary 기반의 R Programming을 통한 비정형 Text Mining Algorithm 연구 / 한국산업정보학회논문지 20(2):113~124

Y.H. Chan / 2017 / A Study on the Automatic Ranking of Most Recognizable Channel in YouTube / Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences :1431~1431

J. H. Lee / 2018 / Flipped Learning Maximization based on Explicit and Implicit Data Analysis of YouTube Channel / The Korean Institute of Communications and Information Sciences :101~104

P. Covington / 2016 / Deep Neural Networks for YouTube Recommendations / RecSys :1001~1012

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