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题名/责任者:

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/黄子窈 ... [等] 著

出版发行项:

成都:四川大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-5690-6415-5/CNY68.00

载体形态项:

178页:图;24cm

其它题名:

XGBoost、SHAP和GMFN的混合方法

个人责任者:

黄子窈 著

个人责任者:

方正 著

个人责任者:

李珊 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

一般附注:

国家杰出青年科学基金项目“基于人工智能的市场营销”(编号: 71925003) 四川大学哲学社会科学国家领军人才培育项目“基于人工智能的市场营销”(编号: SKSYL2019-01) 四川大学“从0到1”创新研究项目"直播带货效果及机制研究--AI analytics和AIGC”(编号: 2023CX35)

题名责任附注:

题名页题: 黄子窈, 方正, 李珊, 杜培源著

书目附注:

有书目 (第160-178页)

提要文摘附注:

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。

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