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基於電腦視覺與自然語言處理技術之社群媒體帳號權重模型:以Instagram為例

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215	0	\|a7,35葉\|c圖,表\|d30公分
300		\|a指導教授:葉介山
300		\|a英文題名:Social Media Account Weight Model Based on Computer Vision and Natural Language Processing Technology : Using Instagram as an Example
320		\|a參考書目:葉33-35
328		\|a碩士論文--靜宜大學資訊管理學系
330		\|a近年來網路社群平台的使用者數量急遽增長，進而使得社群媒體上「網路紅人」(簡稱：網紅)的影響力也逐漸擴大。之前常使用名人代言或者部落格推薦文的廣告方式逐漸式微，轉變成讓網路社群媒體上的「網路紅人」推薦商品。網紅的類型多樣，廠商要如何從中挑選最適合自己商品的網紅呢？本研究針對社群媒體提出一套帳號權重模型與帳號推薦機制。以社群媒體Instagram為例，透過網路探勘的方式，將收集的資料加以分析，結合Google Cloud Vision API與NLTK自然語言處理工具，將網紅帳號進行權重的設定。在帳號推薦機制方面，透過廠商提供的商品照片進行分析並推薦Instagram帳號，使廠商能更加快速的選擇適合自家商品類別的網紅。
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