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基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法

基于多模态机器学习的营销视频分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法

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图文详情
  • ISBN:9787569064155
  • 装帧:简裝本
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:178
  • 出版时间:2024-06-01
  • 条形码:9787569064155 ; 978-7-5690-6415-5

内容简介

本书基于直播电商背景,以主播吸引粉丝效果为研究主线,从8个章节展开研究,旨在探索以下问题:直播视频中吸引粉丝效果的影响因素有哪些?这些因素影响吸引粉丝效果的中介机制是什么?如何基于直播视频预测吸引粉丝效果?通过采用定性访谈、计算机视觉和多模态机器学习的混合方法,研究基于说服知识理论的“情感、认知、技巧”维度,识别出12个吸引粉丝效果的影响变量,验证其重要性和显著性;构建出说服力的多模态测量方法,检验中介效应并可视化中介过程;为业界提供一个端到端(end-to-end)的吸引粉丝效果预测模型。

目录

●1概论
1.1研究背景与研究问题
1.2研究内容与研究目标
1.3研究思路与研究方法
1.4研究意义与研究创新
2文献综述与理论基础
2.1直播电商
2.2机器学习
2.3理论基础
2.413本章小结
3研究假设与概念模型
3.1说服知识与吸粉效果
3.2基于说服力的中介机制
3.3概念模型
3.4本章小结
研究1:定性访谈
4.1研究概述
……
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作者简介

黄子窈,女,博士,四川大学商学院助理研究员。研究方向为基于人工智能的市场营销。 方正,男,博士,四川大学商学院教授,博士生导师,长江学者奖励计划青年学者,万人计划青年拔尖人才,省学术与技术带头人;国家基础青年(人工智能)、自科优秀青年(移动互联)科学基金获得者。 李珊,女,博士,四川大学商学院教授,博士生导师,四川大学产业发展研究中心副主任。主持国家自然科学基金等各类课题累计11项,获得四川省第十八次社会科学优秀成果二等奖,出版学术专著2部,发表论文近30篇。 杜培源,男,四川大学商学院工商管理硕士(MBA),任深圳市某科技公司商业人工智能首席工程师,主持商业人工智能研发工作。

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