【摘 要】
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本研究旨在探究食品企业社交媒体传播的微博特征对在线口碑的驱动作用.研究基于深度机器学习算法,采用言语行为理论和自然语言处理技术提取了个人食品品牌和产品食品品牌微博中的用户信息、时间信息和文本信息,构建了美食相关的食品企业微博影响力的随机森林预测模型,并对模型进行了训练和评估.实验结果表明整体预测模型(结果)的准确率为87.37％,可以出色完成预测任务,各微博特征均会对预测模型的准确性产生积极影响,相对而言用户信息是最为重要的预测特征.研究结果有助于食品企业了解消费者的关注内容,为食品企业的社交媒体营销实践
【机 构】
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华中农业大学经济管理学院 武汉 430070;湖北农村发展研究中心 武汉 430070
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本研究旨在探究食品企业社交媒体传播的微博特征对在线口碑的驱动作用.研究基于深度机器学习算法,采用言语行为理论和自然语言处理技术提取了个人食品品牌和产品食品品牌微博中的用户信息、时间信息和文本信息,构建了美食相关的食品企业微博影响力的随机森林预测模型,并对模型进行了训练和评估.实验结果表明整体预测模型(结果)的准确率为87.37％,可以出色完成预测任务,各微博特征均会对预测模型的准确性产生积极影响,相对而言用户信息是最为重要的预测特征.研究结果有助于食品企业了解消费者的关注内容,为食品企业的社交媒体营销实践提供参考,发布更具影响力的微博,为品牌微博发布提供科学的指导.
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