한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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기계학습을 이용한 시놉시스 기반 영화장르 분류 기법

Synopsis-Based Classification of Movie Genres Using Machine Learning Techniques

  • 이재언 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학) ;
  • 홍금원 (고려대학교 컴퓨터 전파통신공학과)
  • Jae-Eon Lee (Graduate School of Computer and Information Technology, Korea University) ;
  • Gum-Won Hong (Dept of Computer and Radio Communications Engineering, Korea University)
  • 발행 : 2008.11.14
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초록

고객의 기호와 요구에 부응하는 서비스의 제공을 위해 영화 요소 중 정확한 장르의 분류는 고객의 선택에 있어 중요한 문제이다. 기존의 수작업에 의한 장르 분류는 시간과 비용, 신뢰성 등에서 비효율적이다. 이러한 문제의 해결을 위해 영화 시놉시스(Synopsis) 기반의 기계학습 방법은 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 대다수 영화서비스 주체가 보유하고 있는 시놉시스 정보를 기반으로 하여 기계학습을 이용한 영화장르 분류에 관한 하나의 정형화된 방법을 제시한다. 기계학습 Algorithm 중 LibSVM, RandomComittee, LMT, NaiveBayes, PART Algorithm 을 이용하여 Algorithm 별, 장르별 분류 정확도를 측정하여 비교한다.

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