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基于多模態(tài)機器學習的營銷視頻分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 版權信息
- ISBN：9787569064155
- 條形碼：9787569064155 ; 978-7-5690-6415-5
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于多模態(tài)機器學習的營銷視頻分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 內容簡介
本書基于直播電商背景，以主播吸引粉絲效果為研究主線，從8個章節(jié)展開研究，旨在探索以下問題：直播視頻中吸引粉絲效果的影響因素有哪些？這些因素影響吸引粉絲效果的中介機制是什么？如何基于直播視頻預測吸引粉絲效果？通過采用定性訪談、計算機視覺和多模態(tài)機器學習的混合方法，研究基于說服知識理論的“情感、認知、技巧”維度，識別出12個吸引粉絲效果的影響變量，驗證其重要性和顯著性；構建出說服力的多模態(tài)測量方法，檢驗中介效應并可視化中介過程；為業(yè)界提供一個端到端（end-to-end）的吸引粉絲效果預測模型。
基于多模態(tài)機器學習的營銷視頻分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 目錄
●1概論
1.1研究背景與研究問題
1.2研究內容與研究目標
1.3研究思路與研究方法
1.4研究意義與研究創(chuàng)新
2文獻綜述與理論基礎
2.1直播電商
2.2機器學習
2.3理論基礎
2.413本章小結
3研究假設與概念模型
3.1說服知識與吸粉效果
3.2基于說服力的中介機制
3.3概念模型
3.4本章小結
研究1：定性訪談
4.1研究概述
……
1.1研究背景與研究問題
1.2研究內容與研究目標
1.3研究思路與研究方法
1.4研究意義與研究創(chuàng)新
2文獻綜述與理論基礎
2.1直播電商
2.2機器學習
2.3理論基礎
2.413本章小結
3研究假設與概念模型
3.1說服知識與吸粉效果
3.2基于說服力的中介機制
3.3概念模型
3.4本章小結
研究1：定性訪談
4.1研究概述
……
展開全部
基于多模態(tài)機器學習的營銷視頻分析:XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法 作者簡介
黃子窈，女，博士，四川大學商學院助理研究員。研究方向為基于人工智能的市場營銷。 方正，男，博士，四川大學商學院教授，博士生導師，長江學者獎勵計劃青年學者，萬人計劃青年拔尖人才，省學術與技術帶頭人；國家基礎青年（人工智能）、自科優(yōu)秀青年（移動互聯(lián)）科學基金獲得者。 李珊，女，博士，四川大學商學院教授，博士生導師，四川大學產業(yè)發(fā)展研究中心副主任。主持國家自然科學基金等各類課題累計11項，獲得四川省第十八次社會科學優(yōu)秀成果二等獎，出版學術專著2部，發(fā)表論文近30篇。 杜培源，男，四川大學商學院工商管理碩士（MBA），任深圳市某科技公司商業(yè)人工智能首席工程師，主持商業(yè)人工智能研發(fā)工作。
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