본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색

결과 내 검색

동의어 포함

고급검색

인명/단체명

저자정보 상세정보
인명/단체명을 입력하세요.

키워드

  • 대표어

  • 외국어

-

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
클라우드 컴퓨팅 관련 논문의 서지정보 및 인용정보를 활용한 연구 동향 분석 : Research trend analysis using bibliographic information and citations of cloud computing articles : application of social network analysis / 사회 네트워크 분석의 활용 김동성, 김종우 p. 195-211

Multimodal emotional state estimation model for implementation of intelligent exhibition services = 지능형 전시 서비스 구현을 위한 멀티모달 감정 상태 추정 모형 Kichun Lee, So Yun Choi, Jae Kyeong Kim, Hyunchul Ahn p. 1-14
오피니언 분류의 감성사전 활용효과에 대한 연구 = A study on the effect of using sentiment lexicon in opinion classification 김승우, 김남규 p. 133-148

오피니언 마이닝과 네트워크 분석을 활용한 상품 커뮤니티 분석 : Product community analysis using opinion mining and network analysis : movie performance prediction case / 영화 흥행성과 예측 사례 진위, 김정수, 김종우 p. 49-65

Intellectual reaction differences among market participants to a company’s information disclosure and trading behaviors on IPO KOSDAQ = 코스닥 IPO 기업 공시에 대한 시장 참가자의 다양한 지능적인이 반응의 차이점과 주식 거래 행태 Anzhela Tsoy, Ki-Dong Lee p. 103-119

개인정보보호 분야의 연구자 네트워크와 성과 평가 프레임워크 : The framework of research network and performance evaluation on personal information security : social network analysis perspective / 소셜 네트워크 분석을 중심으로 김민수, 최재원, 김현진 p. 177-193

공공 서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지 모형 = An ontology model for public service export platform 이광원, 박세권, 류승완, 신동천 p. 149-161

적응형 부스팅을 이용한 파산 예측 모형 : Bankruptcy forecasting model using AdaBoost : a focus on construction companies / 건설업을 중심으로 허준영, 양진용 p. 35-48
(The) brand personality effect : 브랜드 개성 효과 : 트위터 상의 브랜드 개성 전달이 온라인 커뮤니티 참여에 미치는 영향 : / communicating brand personality on twitter and its influence on online community engagement Ruth Angelie B. Cruz, Hong Joo Lee p. 67-101

TV 시청률과 마이크로블로그 내용어와의 시간대별 관계 분석 = Analysis of the time-dependent relation between TV ratings and the content of microblogs 최준연, 백혜득, 최진호 p. 163-176

Smarter classification for imbalanced data set and its application to patent evaluation = 불균형 데이터 집합에 대한 스마트 분류방법과 특허 평가에의 응용 Ohbyung Kwon, Jonathan Sangyun Lee p. 15-34
Short-term prediction of vehicle speed on main city roads using the k-nearest neighbor algorithm = k-Nearest Neighbor 알고리즘을 이용한 도심 내 주요 도로 구간의 교통속도 단기 예측 방법 Mohammad Arif Rasyidi, Jeongmin Kim, Kwang Ryel Ryu p. 121-131

참고문헌 (23건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Asur, S. and B. A. Huberman, “Predicting the future with social media,” Proceedings of IEEE/WIC/ACM International Conference Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), (2010), 492-499. 미소장
2 SNS Interaction Surrounding TV Shows 소장
3 Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques 소장
4 Twitter mood predicts the stock market 네이버 미소장
5 Cha, J. Y. and K. H. Lee, “The relation of the activity of twitter of TV news and TV ratings,” Proceedings of the Korea Speech and Communication Associatin Conference, (2012), 169-187. 미소장
6 Chang, J.-Y., “Automatic Retrieval of SNS Opinion Document Using Machine Learning Technique,” The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, Vol.13, No.5 (2013), 27-35. 미소장
7 Cho, H., Y. Chung, J. Lee, and J.-H. Lee, “Sentiment Analysis Using News Comments for Public Opinion Mining,” Proceedings of the Korea Intelligent Information System Society Conference, (2013), 149-150. 미소장
8 Günther, O., H. Krasnova, D. Riehle, and V. Schöndienst, “Modeling Microblogging Adoption in the Enterprise,” Proceedings of the Fifteenth Americas Conference on Information Systems, (2009), 544. 미소장
9 Comparative Study of Various Machine-learning Features for Tweets Sentiment Classification 소장
10 Characteristics of Interactions between Fan and Celebrities on Twitter 소장
11 Jang, J. Y. and I. M. Kim, “An Experimental Evaluation of Short Opinion Document Classification Using A Word Pattern Frequency,” Journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, Vol.12, No.5 (2012), 243-253. 미소장
12 Java, A., X. Song, T. Finin, and B. Tseng, “Why we twitter: understanding microblogging usage and communities,” Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007workshop on Web mining and social network analysis, (2007), 56-65. 미소장
13 Kim, K., C.-Y. Park, J. Lee, and J.-H. Lee, “Keyword Extraction Affecting Mood Change of The Public using Micro-blog,” Korean Institute of Intelligent Systems Conference, (2013), 89-90. 미소장
14 Kim, S.-C. and J. C. Park, “Age Prediction from Korean Tweets with Style-based Feature Analysis,” HCI Korea 2012, (2012), 177-180. 미소장
15 Kramer, A. D., “An unobtrusive behavioral model of gross national happiness,” Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, (2010), 287-290. 미소장
16 Lee, C., D. Choi, S. Kim, and J. Kang, “Classification and Analysis of Emotion in Korean Microblog Texts,” Journal of KISS:Databases, Vol.40, No.3 (2013a), 159-167. 미소장
17 Lee, K.-M., K.-H. In, and U.-M. Kim, “Analysis of Expected Rating Using Opinion Mining,”Proceedings of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers Conference, (2013b), 365-367. 미소장
18 Luckerson, V. Twitter’s Big Push to Monetize Social TV. Available at http://business.time. com/2013/08/08/twitters-big-push-to-monetize -social-tv/(Accessed 10 March, 2014). 미소장
19 The Impact of Message Characteristics on Online Viral Diffusion in Online Social Media Services : The Case of Twitter 소장
20 Nielsen. New Study Confirms Correlation Between Twitter and TV Ratings. Available at http://www.nielsen.com/us/en/press-room/2013/new-study-confirms-correlation-between-twi tter-and-tv-ratings.html(Accessed 10 March, 2014). 미소장
21 Tumasjan, A., T. O. Sprenger, P. G. Sandner, and I. M. Welpe, “Predicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment,” Proceedings of ICWSM, Vol. 10, (2010), 178-185. 미소장
22 Wang, D. S., J. S. Shon, K. G. Lee, and I. J. Jung, “Measuring the improved national happiness index in SNS” Proceeding of the Korea Intelligent Information System Society Conference, (2012), 77-80. 미소장
23 Social TV : The Effects of Source Credibility and Repetition Type on Viewing Intention 소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차

권호

기사명 원문보기 기사목차
닫기