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利用機器學習與特徵選取技術之影片流行度影響的關鍵因素探討

為了解決Twitch VOD 訂閱者的問題，作者羅聖崴 這樣論述：

近年來，用戶生成內容模式之線上平台的發展程度相較過去10年有巨大的提升，相關平台例如: YouTube、Facebook、Twitter或Instagram，平台使用者可隨時與其他使用者分享不同種類內容，現今用戶生成內容與從前的隨選視訊(Video On Demand, VoD) (Cha, Kwak, Rodriguez, Ahn, & Moon, 2009)差異有下述三點。1.提供多元社交功能，例如訂閱、喜歡/不喜歡、留言區與社群區等。2. 現今平台擁有大量使用者，創造很大的流量，例如YouTube擁有超過10億的使用者，且每天觀看影片的總時數突破十億小時(YouTube新聞中心，201

9)。3. 種類多樣的生成內容，例如YouTube有電玩、美食、新聞、運動、音樂與節目等內容種類。用戶生成內容模式中最具代表性的平台為YouTube，且很多相關YouTube的商業模式也正在快速發展，不論是類似平台競爭對手還是舊媒體或學術單位都興起許多相關的研究，並開始關注用戶生成內容平台的成功關鍵因素，且關鍵因素中很大部分有關於數位行銷。由於用戶生成內容是一種使用者行為模式，在開放性平台上以社群或各種媒體管道傳遞，從前的用戶生成內容分析相當侷限，在資料蒐集以及分析的方法上皆不完善，例如，影片流行度的預測準確率不高、資料特徵不足問題等。本研究以YouTube平台為研究對象，針對用戶生成內容資料

的特徵定義，提出更適當的方法與流程，透過影片特徵的數據化結合資料分析技術，進一步搭配機器學習開發影片流行度之預測分類模型。最後，加入進階機器學習技術優化特徵與模型，並且整理出最佳特徵組，搭配統計製程控制概念提高模型的可解釋性，為使用者提供使用模型的方法，期盼此模型可幫助平台與創作者提升影片廣告價值。