다차원 가우시안 프로세스와 시계열 텍스트 데이터 이용한 대통령 후보자 지지율 분석

• 영문명: Analysis of approval ratings of presidential candidates using multidimensional Gaussian process and time series text data
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 나영연 박준건 문일철
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 학술대회집』2017년 춘계학술대회 발표집, 1151~1156쪽, 전체 6쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.04.26

국문 초록

본 논문은 뉴스 시계열 텍스트 데이터와 지지율 시계열 데이터를 가우시안 프로세스에 적용하여 후보자들의 지지율을 분석 및 예측 하였다. 뉴스 시계열 텍스트 데이터는 후보자 관련 인터넷 기사에 언급된 키워드들의 빈도 수를 시간대별로 도출하는데 활용되었으며;지지율 시계열 데이터는 각 후보자들의 날짜에 따른 지지율 변화를 나타낸다. 키워드 데이터및 시간정보를 독립변수로 설정하고;지지율을 종속변수로 설정하여;가우시안 프로세스 회귀를 수행하였다. 또한;다차원 가우시안 프로세스 모델의 하이퍼 파라미터를 학습하고;이를 이용하여 각 후보들의 지지율을 예측하였다. 그 결과가 지지율 시계열 데이터만을 이용한 3차원 선형 회귀 모델;지지율 시계열 데이터 만을 이용한 가우시안 프로세스 모델의 결과 보다 뛰어남을 확인하였다.

목차

1. Introduction

2. Related Works.

3. Method

4. Experiment & Results

5. Conclusion

6. References