Defining user spectra to classify Ethereum users based on their behavior 리뷰
이더리움 사용자의 거래 이력을 다변량 시계열 ‘행동 스펙트럼’으로 표현하고, 이를 기반으로 한 새로운 유사도 측정 방식을 통해 사용자를 거래소, DEX 등 특정 유형으로 자동 분류하는 독창적인 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 위 모든 거래는 투명하게 공개되지만, 정작 그…
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텍스트마이닝을 활용한 비트코인 관련 뉴스 경향 분석 리뷰
비트코인 관련 뉴스 기사 텍스트를 텍스트 마이닝 기법(토픽 모델링, 연관분석)으로 분석하여, 가격 급등락 시기별로 미디어의 보도 경향과 핵심 주제가 어떻게 변화했는지 객관적으로 추적한다. 논문 요약 연구 배경 “비트코인은 혁신인가, 투기인가?” 미디어는 이 질문에 어떻게 답해왔을까? 이 연구는 기자의 주관적인 목소리가…
카드산업에서 휴면 고객 예측 리뷰
신용카드 고객의 월별 사용 금액 및 이용 업종 등 거래 이력을 시계열 데이터로 보고, 순환신경망(LSTM) 모델을 통해 미래에 거래가 중단될 ‘휴면 고객’을 예측하는 방법론을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객의 이탈은 어느 날 갑자기 일어나지 않는다. 카드 명세서에 찍히는 숫자의…
제품 개선 및 신제품 개발을 위한 시장분석 방법: 머신러닝 방법론을 중심으로 리뷰
신제품 개발의 성공 확률을 높이기 위해, 고객 리뷰 분석(텍스트 마이닝), 타겟 고객 정의(군집분석), 수요 예측 등 각 단계별로 활용할 수 있는 다양한 머신러닝 기반 시장 분석 기법들을 종합적으로 소개하는 리뷰 논문이다. 논문 요약 연구 배경 신제품의 95%가 시장에서 실패하는 시대,…
자동차 정비 산업에서의 고객 이탈 예측: 머신러닝 알고리즘을 기반으로 리뷰
자동차 정비 이력을 하나의 ‘시계열 데이터’로 간주하고, 순환신경망(LSTM)을 활용하여 다음 정비 주기에 방문하지 않을 ‘휴면/이탈’ 고객을 예측하는 새로운 접근법을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 고객이 단순히 ‘오지 않는 것’을 어떻게 ‘이탈’로 정의하고 예측할 수 있을까? 이 연구는 구독 서비스가 아닌…