Movie Popularity Classification Based on Support Vector Machine Combined with Social Network Analysis

Dorjmaa, Tserendulam; Shin, Taeksoo

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dorjmaa, Tserendulam (Department of Management Information Systems, Yonsei University) Shin, Taeksoo (Management Information Systems at Division of Business Administration, College of Government and Business, Yonsei University Wonju Campus)

저널정보: 한국IT서비스학회 한국IT서비스학회지 한국IT서비스학회지 제16권 제3호

발행연도: 2017.1

수록면: 167 - 183 (17page)

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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, $na{\ddot{i}}ve$ 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.

#Movie Popularity Classification #Social Network Analysis #Movie Popularity #SVM

참고문헌 (37)

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Amatriain, X. / Netflix Recommendations : Beyond the 5 stars (Part 1) / The Netflix Tech Blog

Asad, K.I. / 2012 / Movie Popularity Classification Based on Inherent Movie Attributes Using C4. 5, PART and Correlation Coefficient / International Conference on Informatics, Electronics and Vision (ICIEV2012) :747~752

Bao, Z. / 2012 / Movie Rating Estimation and Recommendation / CS229 2012 Project, Stanford University

Bhave, A. / 2015 / Role of Different Factors in Predicting Movie Success / International Conference On Pervasive Computing :911~915

Chandra, B. / 2011 / Robust Approach For Estimating Probabilisties In Niave Bayesian Classifier for Gene Expression Data / Expert Systems with Applications 38(3):1293~1298

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이 논문의 저자 정보

Dorjmaa, Tserendulam

소속기관 Department of Management Information Systems, Yonsei University

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 1 이용수 1

신택수

소속기관 Management Information Systems at Division of Business Administration, College of Government and Bus

주요연구분야 의약학 > 기초의학 > 예방의학·직업환경의학 사회과학 > 경영학

논문수 9 이용수 97

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