图书 | 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 |
内容 | 内容推荐 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。 |
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缩略图 | ![]() |
书名 | 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 |
副书名 | |
原作名 | |
作者 | 黄子窈 方正 李珊 杜培源 |
译者 | |
编者 | |
绘者 | |
出版社 | 四川大学出版社 |
商品编码(ISBN) | 9787569064155 |
开本 | 其他 |
页数 | 188 |
版次 | 1 |
装订 | |
字数 | 224000 |
出版时间 | 2024-06-01 |
首版时间 | |
印刷时间 | 2024-06-01 |
正文语种 | |
读者对象 | |
适用范围 | |
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发行模式 | 实体书 |
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连载网址 | |
图书大类 | 教育考试-考试-计算机类 |
图书小类 | |
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中图分类号 | TP181 |
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