【摘 要】
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现如今,网络直播已成为一种生活常态,渗透到人们生活的方方面面,而直播技术也逐渐与其他产业相结合,不断诞生出新的商业模式。虽然直播平台的收入来源日益多元化,但用户打赏在直播平台的收入结构中仍然占有很大比重。本文通过对直播平台用户付费数据进行研究,并建立用户付费次数模型,可为直播平台提高盈利能力提供理论依据。本文以某直播平台的2,728个用户数据作为样本,以用户打赏意愿相关的已有理论研究结果为依据,选
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现如今,网络直播已成为一种生活常态,渗透到人们生活的方方面面,而直播技术也逐渐与其他产业相结合,不断诞生出新的商业模式。虽然直播平台的收入来源日益多元化,但用户打赏在直播平台的收入结构中仍然占有很大比重。本文通过对直播平台用户付费数据进行研究,并建立用户付费次数模型,可为直播平台提高盈利能力提供理论依据。本文以某直播平台的2,728个用户数据作为样本,以用户打赏意愿相关的已有理论研究结果为依据,选择平均观看直播时长、观看直播次数、发送弹幕次数、关注主播次数、性别和年龄作为解释变量,用户付费次数作为响应变量。根据对样本数据的描述性统计分析结果,认为用户付费次数数据存在过度离散及零膨胀特点。由于用户付费次数具有零膨胀特点,本文采用经典统计学模型,包括泊松回归、负二项回归、零膨胀泊松回归(ZIP)与零膨胀负二项回归(ZINB)对用户付费次数建模并比较模型拟合效果,结果表明零膨胀模型ZIP、ZINB明显优于非零膨胀模型泊松回归、负二项回归,进一步证实了对具有零膨胀特征的数据建模分析时,零膨胀模型能取得更好的建模结果。根据ZIP模型的数学表达式,女性的打赏意愿高于男性,年龄大的用户打赏意愿更强,沉浸体验、互动仪式均对用户的打赏意愿有正面影响;用户观看直播次数、发送弹幕次数、关注主播次数对用户付费次数有正面影响,用户性别、年龄、平均观看直播时长对用户付费次数无明显影响。为实现对直播平台的大量用户进行实时付费次数预测,本文进一步采用机器学习模型,包括K近邻、分类回归树、支持向量机、随机森林和梯度提升树对用户付费次数进行建模、参数调优与效果评价。结果表明机器学习模型对用户付费次数有较好的预测能力,其中随机森林模型的预测效果最好。
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