題目

基於圖嵌入與半監督式方法之社群使用者輪廓描繪

摘要

    在影片發布前預測影片的流行程度，對於企業進行影響力行銷非常重要。過去的研究主要針對影片發布後進行流行度的預測，雖然這種方法能夠準確預測影片的流行程度，但企業無法在影響者發布影片前就能觀察到影片的實際流行度。若企業在影片發布後才發現合作的影響者表現不佳或影片內容不符觀眾期待，可能會給企業帶來負面的影響，而且無法在影片發布前進行內容的修正或即時損失控制，這樣一來就會削弱行銷的意義。

因此，本研究使用機器學習模型來預測影片的流行程度。為了進一步研究業配的成效，與過去的研究不同，本研究還考慮了相同影響者過去業配過的商品，分析了相同影響者業配的商品是否與過去的相似，以及這種相似度對於影片的流行程度有何影響。此外，本研究還將留言情緒作為預測標的，以探討加入商品相似度是否會影響業配的成效。