隨著智能終端的發(fā)展和普及,越來越多的視頻軟件成為當(dāng)前內(nèi)容傳播與媒體社交的新寵。人們的視線逐漸從電視轉(zhuǎn)移到社交平臺或視頻軟件中,通過這些視頻軟件獲取自己想要的內(nèi)容。此外,由于視頻播放器行業(yè)競爭的不斷加劇,大型企業(yè)間的并購整合與資本運作日趨頻繁,國內(nèi)外優(yōu)秀的視頻軟件開發(fā)商愈來愈重視對行業(yè)市場的分析研究,特別是對當(dāng)前市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究,以期提前占領(lǐng)市場,取得先發(fā)優(yōu)勢。我們的研究主要是從開發(fā)者的角度,探索可以影響用戶選擇視頻軟件的因素,并通過對這些因素的分析,給生產(chǎn)者一定的啟發(fā)和建設(shè)性意見。基于此,本文還將通過一些較先進的分類算法,如支持向量機、決策樹、梯度提升樹和隨機森林算法等,研究用戶對視頻軟件不同受歡迎度的分類對比,并結(jié)合LDA主題模型探索用戶的關(guān)注點,面向視頻軟件受歡迎度的實際應(yīng)用和效果做出分析。文章的研究內(nèi)容如下:首先,我們通過用戶對視頻軟件的評論信息,利用LDA主題模型對其中的內(nèi)容進行探索分析,了解用戶在選擇和使用視頻軟件時主要關(guān)注什么;其次,通過對這些關(guān)注點的分析判斷進行特征選擇,找到可以提高分類模型的分類能力和可解釋性的特征,并且對這些特征進行描述性統(tǒng)計分析,...

【文章頁數(shù)】：39 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 視頻軟件在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 機器學(xué)習(xí)在國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論
    2.1 基于LDA模型的主題詞抽取算法
    2.2 決策樹
    2.3 支持向量機
    2.4 樸素貝葉斯
    2.5 梯度提升樹
    2.6 隨機森林
    2.7 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建
    3.1 基于LDA主題模型的用戶喜愛因素探索分析
        3.1.1 數(shù)據(jù)獲取及處理
        3.1.2 文本分析
        3.1.3 LDA模型建立及結(jié)果分析
    3.2 數(shù)據(jù)分析及處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源及相關(guān)假設(shè)
        3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.3 特征選擇
        3.2.4 數(shù)據(jù)可視化分析
        3.2.5 類不平衡處理
    3.3 模型構(gòu)建及評估
        3.3.1 數(shù)據(jù)歸一化
        3.3.2 模型調(diào)參
        3.3.3 模型結(jié)果評估
    3.4 本章小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
    4.1 論文總結(jié)
    4.2 論文創(chuàng)新點
    4.3 缺點和不足
參考文獻
致謝



本文編號：3753477