Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2017.07a
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- Pages.358-359
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- 2017
Boxoffice Prediction Using Big Data
빅데이터를 이용한 박스오피스 예측
- Lee, Hyeong-Seok (Dept of Computer Science, Chung-Ang University) ;
- Jeong, Gun-Mo (Dept of Computer Science, Chung-Ang University) ;
- Lee, Min-Soo (Dept of Computer Science, Chung-Ang University) ;
- Cheon, Jun-Hyeon (Dept of Computer Science, Chung-Ang University) ;
- Kang, Yunjeong (Dept of Computer Science, Chung-Ang University)
- 이형석 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ;
- 정건모 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ;
- 이민수 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ;
- 천준현 (중앙대학교 컴퓨터공학과) ;
- 강윤정 (중앙대학교 컴퓨터공학과)
- Published : 2017.07.12
Abstract
실제 영화관에서는 매출을 최대화하기 위해 저마다의 상영관 별 다른 영화 배치 전략을 가지고 있다. 이 영화 배치 전략으로 인해 영화관의 매출이 좌지우지 된다. 여기서 가장 보편적인 기준은 박스오피스이다. 하지만 박스오피스는 과거 영화 상영의 매출액을 모아둔 것으로 개봉되지 않은 영화에 대한 정보는 가지고 있지 않다. 이 개봉되지 않은 영화에 대한 기준, 즉 박스오피스를 얼마나 정확하게 예측 할 수 있는지가 각 영화관의 경쟁력을 결정한다. 본 논문은 개봉 예정인 영화들을 분석하고 이를 통해 박스오피스를 예측는 방법을 제시하고, 실제 박스오피스와 비교, 분석하는 내용을 다룬다.