检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 146-158页

作者：倪渊华君鹏张健杨翠芬张腾北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

【目的】在弹幕视频传播效果预测模型中融入情感特征以提升预测效果,利用模型可解释性量化各特征变量的影响。【方法】基于BERT-BILSTM对弹幕视频传播影响因素情感特征进行提取。提出基于PCACVRFE-RF-XGBoost的组合预测模型对弹幕视频... 详细信息

【目的】在弹幕视频传播效果预测模型中融入情感特征以提升预测效果,利用模型可解释性量化各特征变量的影响。【方法】基于BERT-BILSTM对弹幕视频传播影响因素情感特征进行提取。提出基于PCACVRFE-RF-XGBoost的组合预测模型对弹幕视频的传播效果进行预测,基于1 515部文化弹幕视频的传播数据进行实证分析。【结果】挖掘出31个变量覆盖了信息质量、信源可信性和信息传播感知质量三方面特征。在弹幕情感特征提取准确率上,BERT-BILSTM模型在测试集中积极和消极分类的精确率分别达到0.81和0.85,F1值达到0.84。实验结果表明,基于CVRFE-RF-XGBoost构建的弹幕视频传播效果预测结果优于SVR、BP神经网络模型。【局限】弹幕文本情感分析的粒度仍待细化。【结论】所提模型为情感特征复杂、高动态性的弹幕视频传播效果预测提供新方法。通过样本实证结果表明,信源可信度的特征贡献度高于信息质量,这意味着信源可信度对弹幕视频传播效果的影响程度更深,其中,媒介平台口碑、媒介平台专业性、个人影响力、内容发布频次等特征尤为关键。

关键词：传播效果预测情感特征 XGBoost

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多源异构数据融合视角下文化UGC传播效果预测——基于GRA-PSO-WRF的组合建模

引用

管理评论 2024年第11期36卷 235-247页

作者：倪渊李晓娜张健房津玉李思远北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

有效预测短视频平台环境下文化UGC的传播效果,不仅有利于提升平台对海量视频的运营效率,实现精准推荐服务,对内容资源交易以及高质量UGC创作也具有重要意义。本文根据拉斯韦尔“5W”传播理论,构建文化UGC传播效果预测指标体系,融合运营... 详细信息

有效预测短视频平台环境下文化UGC的传播效果,不仅有利于提升平台对海量视频的运营效率,实现精准推荐服务,对内容资源交易以及高质量UGC创作也具有重要意义。本文根据拉斯韦尔“5W”传播理论,构建文化UGC传播效果预测指标体系,融合运营统计数据、第三方统计数据以及用户评论数据等多源异构数据,提出了一种GRA-PSO-WRF的组合预测模型。模型采用综合灰色关联分析提取融合数据特征,通过粒子群优化加权随机森林算法实现UGC传播效果预测,基于90部文化UGC在四个短视频平台的传播数据进行实证分析。结果表明:基于拉斯韦尔“5W”理论构建的文化UGC传播效果预测指标体系能够系统刻画文化内容资源传播过程的关键因素,具有良好预测适用性;多源异构数据融合的GRA-PSO-WRF模型预测精度明显优于单一RF模型、BP模型,且具备一定的可解释性;不同特征对传播效果影响呈现高、中、低三个层次,传播内容因素与传播渠道因素的最优权重相对更高,是影响文化UGC传播效果的关键所在。本文结论有效补充了组合预测、多源异构数据融合建模、可解释性机器学习的相关技术,对UGC创作及平台内容运营具有一定实践启示。

关键词：文化UGC 传播效果预测综合灰色关联分析粒子群优化算法加权随机森林

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