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大淘宝技术:2022技术人的百宝黑皮书-阿里大淘宝技术2022技术年货(1276页).pdf

上传人: A**** 编号:112158 2023-01-11 1276页 66.56MB

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本文主要研究了电子商务短视频(ESV)的内容属性如何影响消费者的观看响应。作者构建了一个包含23,001个ESV的大规模数据集,涵盖40个产品类别,并包含消费者响应标签,如平均观看时长。通过混合效应线性回归模型分析,作者发现产品描述、产品演示、愉悦感和美学是四个影响ESV观看时长的关键决定因素。此外,作者还设计了一个基于内容的多元多任务框架来预测消费者对ESV的观看响应,该框架能够有效地从ESV的视觉帧、音频信息和标题中提取信息。实验结果表明,该框架能够更准确地预测ESV的消费者观看响应。总的来说,这项研究为理解和预测消费者对电子商务短视频的响应提供了理论和方法上的贡献。
如何利用多模态学习方法预测电商短视频消费者响应? 电商短视频内容属性如何影响消费者观看时长? 如何构建电商短视频数据集以分析消费者响应?
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