시계열분석과 인공신경망을 이용한 실시간검색어 변화 예측

정민영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정민영

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제15권 제12호

발행연도: 2017.1

수록면: 333 - 340 (8page)

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실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.

#실시간검색어 #빅데이터 분석 #시계열 분석 #인공신경망 #웹 마이닝 #텍스트 마이닝 #Realtime search word #Bigdata analysis #Time series analysis #Artificial neural networks #Web mining #Text mining

참고문헌 (21)

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Alysha M De Livera / 2011 / Forecasting time series with complex seasonal patterns using exponential smoothing / Journal of the American Statistical Association 106 : 1513 ~

Daum Search Help / / Realtime hot issues

Frauke Gunther / 2010 / neuralnet : Training of Neural Networks / The R Journal 2 (11) : 30 ~ 38

George E. P. Box / 2016 / Time Series Analysis:Forecasting and Control / John Wiley & Sons

Guoqiang Zhang / 1998 / Forecasting with artificial neural networks : The state of the art / International Journal of Forecasting 14 : 35 ~ 62

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