KSC 2018
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| 한글제목(Korean Title) |
온라인 스트리밍 콘텐츠 인기도 예측을 위한 사용자 반응의 비언어적 특성 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Analyzing Nonverbal Cues in User Responses for Predicting the Popularity of Online Streaming Contents |
| 저자(Author) |
김정민
송현호
하유이
차미영
Jeongmin Kim
Hyeonho Song
Yu-I Ha
Meeyoung Cha
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0830 ~ 0832 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
온라인 스트리밍 콘텐츠가 급격히 증가함에 따라 사용자 반응 기반 실시간 인기 예측 및 추천 시스템 개발이 요구되고 있다. 이 연구는 온라인 게임 방송 스트리밍 플랫폼인 Twitch.tv의 국내 방송에서 발생한 참여자들의 비언어적 특성을 분석하고 기계학습 기반 모델의 적용을 통해 스트리밍 콘텐츠의 인기도를 예측하는 것에 목표가 있다. 그 결과, 채팅 참여자들의 비언어적 반응 특성은 R^2 score = 0.879의 성능으로 인기도를 예측하였고, 사용자 별 채팅 입력 시간 간격을 바탕으로 채택된 ‘평균 채팅 빈도’가 스트리밍 콘텐츠의 인기도 예측에 가장 유의미한 특성으로 작용하는 것을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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