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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王尉任
研究生(外文):Wei Jen Wang
論文名稱:以分類迴歸樹預測美食圖片點擊數
論文名稱(外文):Predicting Clicks of Food Images by Classification and Regression Tree
指導教授:陳怡妃陳怡妃引用關係
指導教授(外文):I-Fei Chen
口試委員:呂奇傑時序時
口試日期:2018-06-27
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:管理科學學系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:70
中文關鍵詞:點擊數預測圖片特徵決策樹
外文關鍵詞:click predictionimage featuresCART decision tree
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隨網際網路發展愈趨成熟,各網路巨頭亦透過廣告取得豐厚的收益,而圖像式廣告正是其中一大重要的廣告形式。
食品產業投入
本研究將利用CART決策樹作為研究方法,以圖片中各種特徵做為變數進行分析研究,再以RMSE、MAPE、MAD三項誤差指標檢視此模型在本議題的預測能力,研究結果顯示出各變數的重要程度,此結果可讓業者在進行圖片製作時能有所依循。
As the Internet has grown more mature, various internet giants have also made huge profits through advertising. Image-based advertising is one of the most important forms of advertising.
This study will use the CART decision tree as a research method, analyze and study the various features in the picture as variables, and then use RMSE, MAPE and MAD error indicators to examine the prediction ability of this model in this issue. The results show various variables. The degree of importance, this result allows the industry to follow in the production of pictures.
致謝 I
中文摘要 III
英文摘要 IV
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究問題與目的 2
第三節 研究流程 5
第二章 文獻探討 6
第一節 影響網路瀏覽因素 6
第二節 圖片點擊數預測 9
第三節 圖片點擊數預測方法 12
第三章 研究方法 15
第一節 研究架構 15
第二節 資料收集與樣本敘述性統計 16
第三節 CART預測模式建立 24
第四章 實證結果 27
第一節 誤差項之績效指標比較 27
第二節 CART決策樹模型 34
第五章 結論與建議 48
第一節 研究結論 48
第二節 未來研究方向 48
參考文獻 50
(一) 中文文獻 50
(二) 英文文獻 52
(三) 網路文獻 55
附錄 56

表 2 1各變數中英文對照表 11
表 3 1資料庫樣本分析 16
表 3 2 變數定義實例 21
表 4 1愛料理─中式料理誤差項績效指標 30
表 4 2愛料理─甜湯誤差項績效指標 31
表 4 3愛料理─蛋糕誤差項績效指標 32
表 4 4變數重要性 34
表 4 5中式料理 CART決策樹規則 37
表 4 6甜湯 CART決策樹規則 41
表 4 7蛋糕 CART決策樹規則 45

圖 1 1研究流程圖 5
圖 4 1中式料理 CART決策樹 36
圖 4 2甜湯 CART決策樹 40
圖 4 3蛋糕 CART決策樹 44
(一) 中文文獻
丁一賢、陳牧言(2005)。《資料探勘》台北:滄海書局。
江義平、俞帛宏(2011)。〈橫幅廣告點擊效果之影響因素探究〉。電子商務研究,4,頁433-458。
李孟謙(2003)。以資料採礦方法處理不同類型資料之研究。國立政治大學商學院統計學系碩士班碩士論文。
李定芳(2015)。兩岸華人跨境網路購物行為影響因素之研究。國立臺灣海洋大學航運管理學系碩士論文。
周雅愉(2016)。以圖像資料預測美食圖片點擊數。淡江大學管理科學學系碩士班論文。
林朝賢(1995)。資訊高速公路在企業經營與顧客服務上之應用研究。國立中山大學資訊管理研究所碩士論文。
高紹航(2010)。基於美學品質重新排列網路圖片。國立臺灣大學資訊工程學研究所碩士論文。
曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉、王慶堯(2008)。《資料探勘》台北:旗標科技股份有限公司。
湯嘉恆(1999)。消費者之網路購物資訊環境態度、購買涉入、網路使用行為對網路購物意願之影響探討—以國立大學學生為例。國立交通大學經營管理研究所碩士論文。
蔣惠蓮(2003)。網站環境特性與產品特性對消費者網路購物行為影響之研究。樹德科技大學資訊管理系碩士論文。

(二) 英文文獻
Chang, M. K., Cheung, W., and Lai, V. S. (2005). Literature derived reference models for the adoption of online shopping. Information and Management, 42(4), 543-559. doi: 10.1016/j.im.2004.02.006
Chapelle, O., Manavoglu E., and Rosales R. (2015). Simple and Scalable Response Prediction for Display Advertising. Intelligent Systems and Technology, 5(4), Article No. 61. doi:10.1145/2532128
Christopher, A.B.A. and Balamurugan, S.A. (2013). Data Mining Approaches for Aircraft Accidents Prediction: An Empirical Study on Turkey Airline. Paper presented at the 2013 IEEE International Conference ON Emerging Trends in Computing, Communication and Nanotechnology, Tirunelveli, India. doi: 10.1109/ICE-CCN.2013.6528602
Chu, S. C., and Kamal, S. (2008). The effect of perceived blogger credibility and argument quality on message elaboration and brand attitudes: An exploratory study. Journal of Interactive Advertising, 8(2), 26-37. doi: 10.1080/15252019.2008.10722140
Chung, S. H., Goswami, A., Lee, H., and Hu, J. (2012, August). The impact of images on user clicks in product search. Paper presented at the Twelfth International Workshop on Multimedia Data Mining, Beijing, China. doi: 10.1145/2343862.2343866
Hsu, C. L., Lin, C.C., J. and Chiang, H.S. (2013). The effects of blogger recommendations on customers'' online shopping intentions. Internet Research, 23(1), 69-88. doi:10.1108/10662241311295782
Khosla, A., Das Sarma, A., and Hamid, R. (2014, April). What makes an image popular?. Paper presented at the 23rd international conference on World wide web, Seoul, Korea. doi:10.1145/2566486.2567996
Lee, J., Park, D. H., and Han, I. (2011). The different effects of online consumer reviews on consumers'' purchase intentions depending on trust in online shopping malls: An advertising perspective. Internet research, 21(2), 187-206. doi:10.1108/10662241111123766
Lukáčová, A., Babič, F., and Paralič, J. (2014, Jan). Building the Prediction Model from the Aviation Incident Data. Paper presented at the 2014 IEEE 12th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics, Herl''any, Slovakia. doi: 10.1109/SAMI.2014.6822441
Mansouri, M., and Kargar, M. J. (2014) Analysis and Monitoring of the Traffic Suburban Road Accidents Using Data Mining Techniques; A Case Study of Isfahan Province in Iran. The Open Transportation Journal, 8, 39-49. doi:10.2174/1874447801408010039
Su, Y., Jin, Z., Chen, Y., Sun, X., Yang, Y., Qiao, F., Xia, F., and Xu, W. (2017, August). Improving Click-Through Rate Prediction Accuracy in Online Advertising by Transfer Learning. Paper presented at the International Conference on Web Intelligence, Leipzig, Germany. doi:10.1145/3106426.3109037
Wolfinbarger, M., and Gilly, M. C. (2001). Shopping online for freedom, control, and fun. California Management Review, 43(2), doi:34-55. 10.2307/41166074
Zhang, Y., Dai, H., Xu, C., Feng, J., Wang, T., Bian, J., Wang, B., and Liu, T.Y. (2014, July) Sequential click prediction for sponsored search with recurrent neural networks. Paper presented at the Twenty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, Québec, Canada.
Zhou, K., Redi, M., Haines, A., and Lalmas, M. (2016, April) Predicting Pre-click Quality for Native Advertisements. Paper presented at the 25th International Conference on World Wide Web, Geneva, Switzerland. doi:10.1145/2872427.2883053

(三) 網路文獻
Dentsu Aegis network. (2017).《2017上半年台灣媒體產業年報》
iCook愛料理https://newsroom.icook.tw/info?ref=icook-footer
PwC. (2017).《Global Top 100 Companies by market capitalisation》
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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