주성분 분석(PCA)과 K-평균 군집분석을 사용하여 NFT 잠재 구매자의 복잡한 구매 동기를 분석하고, 이를 바탕으로 시장을 ‘기술 선도자’, ‘사회적 경험 추구자’ 등 뚜렷한 고객 그룹으로 세분화한다. 논문 요약 연구 배경 NFT와 메타버스 시장이 주목받고 있지만, 정작 ‘누가, 왜 이것을 구매하는가’에 대한…
웨이보(Weibo) 콘텐츠에 사용자가 생성한 태그를 기반으로 군집화를 수행하고, 이를 개별 사용자 선호도와 결합하여 추천 정확도를 높이고 신규 사용자에 대한 추천 문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 논문 요약 연구 배경 정보가 폭발적으로 증가하는 소셜 미디어 환경에서, 사용자가 원하는 콘텐츠를 정확하게 찾아주는 개인화…
웹사이트 사용성 평가 도구인 SUS(System Usability Scale) 점수에 K-평균 군집분석을 적용하여 사용자를 세분화하고, 각 그룹별 특성에 맞는 맞춤형 웹사이트 개선 전략을 제시하는 방법론을 다룬다. 논문 요약 연구 배경 웹사이트나 시스템의 성공은 사용자가 얼마나 쉽고 편리하게 느끼는지, 즉 ‘사용성(Usability)’에 크게 좌우되며,…
블록체인 지갑 주소들을 거래 패턴에 따라 군집분석으로 그룹화하고, 각 그룹의 미래 트랜잭션 활동을 시계열 모델로 예측하는 2단계 분석 프레임워크를 제시하여, 온체인 데이터 분석의 활용 범위를 확장한다. 논문 요약 연구 배경 블록체인 데이터는 투명하게 공개되어 누구나 접근할 수 있지만, 그 자체로는…
P2E 게임 유저를 행동 데이터 기반으로 세분화하고, 각 그룹의 참여도를 극대화하기 위한 보상 시스템을 최적화하며, 보상 사용 여부를 예측하는 통합적인 데이터 기반 CRM 프레임워크를 제시한다. 논문 요약 연구 배경 초기 P2E(Play-to-Earn) 게임 시장은 폭발적인 성장을 경험했지만, 지속 가능성 문제에 직면하며…