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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 151 - 161 (11page)
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Income is a vital aspect of economic life. Knowing what their income will help people create budgets that allow them to pay for their living expenses. Income data is used by banks, stores, and service companies for marketing purposes and for retaining loyal customers; it is a crucial demographic element used at a wide variety of customer touch points. Therefore, it is essential to be able to make income predictions for existing and potential customers. This paper aims to predict employment earnings or income based on history, and uses machine learning techniques such as SVMs (Support Vector Machines), Gaussian, decision tree and DCNNs (Deep Convolutional Neural Networks) for predicting employment earnings. The results show that the DCNN method provides optimum results with 88% compared to other machine learning techniques used in this paper. Improvement of the data length such PCA has the potential to provide more optimum result.
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Cambridge University Press / Cambridge online dictionary, Cambridge Dictionary online
Case, K / 2007 / Principles of Economics / Pearson Education :54
A. Lazar / 2004 / Income prediction via support vector machine / 2004 International Conference on Machine Learning and Applications, Proceedings :143~149
Conneau, A. / 2017 / Very Deep Convolutional Networks for Text Classification / Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics 1
A. Kibekbaev / 2015 / Benchmarking Regression Algorithms for Income Prediction Modeling / 2015 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) :180~185
Case, K / 2007 / Principles of Economics / Pearson Education :54
A. Lazar / 2004 / Income prediction via support vector machine / 2004 International Conference on Machine Learning and Applications, Proceedings :143~149
Conneau, A. / 2017 / Very Deep Convolutional Networks for Text Classification / Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics 1
A. Kibekbaev / 2015 / Benchmarking Regression Algorithms for Income Prediction Modeling / 2015 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) :180~185
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