场景理论视域下短视频平台直播带货研究
这是一篇关于直播带货,场景理论,短视频平台,互动仪式链的论文, 主要内容为2016年,观看网络直播的用户快速增长,大量的网络直播平台涌现,让网络直播成为了互联网新兴的盈利产业,这一年也被称之为“直播元年”。同年三月份,蘑菇街将电商与直播相融合,开启了电商直播的新时代,随后淘宝、京东先后入局。2018年,短视频平台依靠博主的内容创作和庞大的粉丝基础,成功加入到直播带货的行列中。2019年,李佳琦极具煽动性的直播话术让直播带货正式出圈。2020年初新冠疫情爆发,让直播带货的发展迎来了高潮,在全员居家的社会大环境下,线下经济的发展受到了史无前例的限制,具备娱乐和经济双重属性的直播带货成为疫情期间商品销售的新阵地,直播带货在为消费者带来消遣的同时满足了他们的购物需求,同时有效缓解了商家的经营压力,成为各行各业在疫情期间的救命稻草。在后疫情时代,短视频平台愈发重视直播带货的发展,在上海、广州、杭州等地孵化出了众多电商直播基地,直播带货成为了流量变现的重要渠道。本文以场景理论作为研究基础,对短视频平台的直播带货进行相关研究,梳理了直播带货的发展历程和发展现状,依据不同的带货主体将短视频平台的直播带货划分为平台网红、品牌旗舰店、明星名人、农牧草根四类,从直播团队、商品选择、直播间场景搭建三个角度出发解构短视频平台直播带货的场景构成,从而分析当下短视频平台直播带货的优势。通过分析直播带货问题案例,发现了当下短视频平台直播带货存在着虚假数据、夸大宣传、产品售后缺乏保障、主播忽视内容创作、社会角色错位等问题,最后针对上面陈述的问题并结合实际情况提出了推动短视频平台直播带货良性可持续发展的建议。一方面主播要不断学习,加强个人业务能力,重视直播内容创作,提高场景角色主体的责任意识;另一方面平台也要加强监管,完善商品的售后流程,为消费者的权益提供保障。
基于用户画像的短视频平台个性化信息推荐研究
这是一篇关于个性化推荐,用户画像,短视频平台的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,网络用户在日常生活中使用视频平台观看视频的行为越来越普及,尤其是短视频平台的使用在近几年变得火热。在大数据背景下,个性化信息推荐系统在整个短视频平台的发展过程中起着关键性的作用。个性化信息推荐系统起源于电商平台,是对用户使用行为所产生的数据进行提炼和整合,进而形成个性化的推荐模式。在个性化推荐系统中,用户画像日渐成为推荐系统中的中坚力量。利用用户画像的方法可以设计并提供有针对性的个性化信息推荐系统应用于短视频平台,因此研究在短视频平台中用户画像的构建是具有现实的研究价值。首先,本文对用户画像以及个性化信息推荐等相关理论问题进行概述。以此为基础,本文利用用户画像的方法对短视频平台用户的使用行为习惯、兴趣偏好等重要信息(如基础信息、访问信息、使用信息、潜在偏好等信息)进行收集和整理,将这些信息标签化从而构建用户的定性与定量画像,同时对个性化信息推荐方法进行概述和测评,旨在对用户潜在的使用意图和偏好进行挖掘。其次,本文应用实证分析方法,选取代表性短视频平台(如抖音、快手)为研究对象,采用网络爬虫技术对短视频平台的使用数据进行收集,进而对短视频平台用户的定性与定量画像构建。通过对用户的需求进行分析,总结出个性化信息推荐的流程,并对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行可视化展示。最后,本文对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行深入分析,指出短视频平台个性化信息推荐存在技术层面与体系层面的问题,并针对问题提出相应的优化对策。本文通过对短视频用户的画像进行构建并将短视频按类型划分,能够实现按类型比例划分的个性化信息推荐,从而使短视频平台可以有针对性的实施个性化推荐,满足视频用户对短视频平台的使用需求,提升用户的体验感。
基于用户画像的短视频平台个性化信息推荐研究
这是一篇关于个性化推荐,用户画像,短视频平台的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,网络用户在日常生活中使用视频平台观看视频的行为越来越普及,尤其是短视频平台的使用在近几年变得火热。在大数据背景下,个性化信息推荐系统在整个短视频平台的发展过程中起着关键性的作用。个性化信息推荐系统起源于电商平台,是对用户使用行为所产生的数据进行提炼和整合,进而形成个性化的推荐模式。在个性化推荐系统中,用户画像日渐成为推荐系统中的中坚力量。利用用户画像的方法可以设计并提供有针对性的个性化信息推荐系统应用于短视频平台,因此研究在短视频平台中用户画像的构建是具有现实的研究价值。首先,本文对用户画像以及个性化信息推荐等相关理论问题进行概述。以此为基础,本文利用用户画像的方法对短视频平台用户的使用行为习惯、兴趣偏好等重要信息(如基础信息、访问信息、使用信息、潜在偏好等信息)进行收集和整理,将这些信息标签化从而构建用户的定性与定量画像,同时对个性化信息推荐方法进行概述和测评,旨在对用户潜在的使用意图和偏好进行挖掘。其次,本文应用实证分析方法,选取代表性短视频平台(如抖音、快手)为研究对象,采用网络爬虫技术对短视频平台的使用数据进行收集,进而对短视频平台用户的定性与定量画像构建。通过对用户的需求进行分析,总结出个性化信息推荐的流程,并对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行可视化展示。最后,本文对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行深入分析,指出短视频平台个性化信息推荐存在技术层面与体系层面的问题,并针对问题提出相应的优化对策。本文通过对短视频用户的画像进行构建并将短视频按类型划分,能够实现按类型比例划分的个性化信息推荐,从而使短视频平台可以有针对性的实施个性化推荐,满足视频用户对短视频平台的使用需求,提升用户的体验感。
场景理论视域下短视频平台直播带货研究
这是一篇关于直播带货,场景理论,短视频平台,互动仪式链的论文, 主要内容为2016年,观看网络直播的用户快速增长,大量的网络直播平台涌现,让网络直播成为了互联网新兴的盈利产业,这一年也被称之为“直播元年”。同年三月份,蘑菇街将电商与直播相融合,开启了电商直播的新时代,随后淘宝、京东先后入局。2018年,短视频平台依靠博主的内容创作和庞大的粉丝基础,成功加入到直播带货的行列中。2019年,李佳琦极具煽动性的直播话术让直播带货正式出圈。2020年初新冠疫情爆发,让直播带货的发展迎来了高潮,在全员居家的社会大环境下,线下经济的发展受到了史无前例的限制,具备娱乐和经济双重属性的直播带货成为疫情期间商品销售的新阵地,直播带货在为消费者带来消遣的同时满足了他们的购物需求,同时有效缓解了商家的经营压力,成为各行各业在疫情期间的救命稻草。在后疫情时代,短视频平台愈发重视直播带货的发展,在上海、广州、杭州等地孵化出了众多电商直播基地,直播带货成为了流量变现的重要渠道。本文以场景理论作为研究基础,对短视频平台的直播带货进行相关研究,梳理了直播带货的发展历程和发展现状,依据不同的带货主体将短视频平台的直播带货划分为平台网红、品牌旗舰店、明星名人、农牧草根四类,从直播团队、商品选择、直播间场景搭建三个角度出发解构短视频平台直播带货的场景构成,从而分析当下短视频平台直播带货的优势。通过分析直播带货问题案例,发现了当下短视频平台直播带货存在着虚假数据、夸大宣传、产品售后缺乏保障、主播忽视内容创作、社会角色错位等问题,最后针对上面陈述的问题并结合实际情况提出了推动短视频平台直播带货良性可持续发展的建议。一方面主播要不断学习,加强个人业务能力,重视直播内容创作,提高场景角色主体的责任意识;另一方面平台也要加强监管,完善商品的售后流程,为消费者的权益提供保障。
基于用户画像的短视频平台个性化信息推荐研究
这是一篇关于个性化推荐,用户画像,短视频平台的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,网络用户在日常生活中使用视频平台观看视频的行为越来越普及,尤其是短视频平台的使用在近几年变得火热。在大数据背景下,个性化信息推荐系统在整个短视频平台的发展过程中起着关键性的作用。个性化信息推荐系统起源于电商平台,是对用户使用行为所产生的数据进行提炼和整合,进而形成个性化的推荐模式。在个性化推荐系统中,用户画像日渐成为推荐系统中的中坚力量。利用用户画像的方法可以设计并提供有针对性的个性化信息推荐系统应用于短视频平台,因此研究在短视频平台中用户画像的构建是具有现实的研究价值。首先,本文对用户画像以及个性化信息推荐等相关理论问题进行概述。以此为基础,本文利用用户画像的方法对短视频平台用户的使用行为习惯、兴趣偏好等重要信息(如基础信息、访问信息、使用信息、潜在偏好等信息)进行收集和整理,将这些信息标签化从而构建用户的定性与定量画像,同时对个性化信息推荐方法进行概述和测评,旨在对用户潜在的使用意图和偏好进行挖掘。其次,本文应用实证分析方法,选取代表性短视频平台(如抖音、快手)为研究对象,采用网络爬虫技术对短视频平台的使用数据进行收集,进而对短视频平台用户的定性与定量画像构建。通过对用户的需求进行分析,总结出个性化信息推荐的流程,并对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行可视化展示。最后,本文对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行深入分析,指出短视频平台个性化信息推荐存在技术层面与体系层面的问题,并针对问题提出相应的优化对策。本文通过对短视频用户的画像进行构建并将短视频按类型划分,能够实现按类型比例划分的个性化信息推荐,从而使短视频平台可以有针对性的实施个性化推荐,满足视频用户对短视频平台的使用需求,提升用户的体验感。
基于用户画像的短视频平台个性化信息推荐研究
这是一篇关于个性化推荐,用户画像,短视频平台的论文, 主要内容为随着科技的快速发展,网络用户在日常生活中使用视频平台观看视频的行为越来越普及,尤其是短视频平台的使用在近几年变得火热。在大数据背景下,个性化信息推荐系统在整个短视频平台的发展过程中起着关键性的作用。个性化信息推荐系统起源于电商平台,是对用户使用行为所产生的数据进行提炼和整合,进而形成个性化的推荐模式。在个性化推荐系统中,用户画像日渐成为推荐系统中的中坚力量。利用用户画像的方法可以设计并提供有针对性的个性化信息推荐系统应用于短视频平台,因此研究在短视频平台中用户画像的构建是具有现实的研究价值。首先,本文对用户画像以及个性化信息推荐等相关理论问题进行概述。以此为基础,本文利用用户画像的方法对短视频平台用户的使用行为习惯、兴趣偏好等重要信息(如基础信息、访问信息、使用信息、潜在偏好等信息)进行收集和整理,将这些信息标签化从而构建用户的定性与定量画像,同时对个性化信息推荐方法进行概述和测评,旨在对用户潜在的使用意图和偏好进行挖掘。其次,本文应用实证分析方法,选取代表性短视频平台(如抖音、快手)为研究对象,采用网络爬虫技术对短视频平台的使用数据进行收集,进而对短视频平台用户的定性与定量画像构建。通过对用户的需求进行分析,总结出个性化信息推荐的流程,并对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行可视化展示。最后,本文对按类型比例划分的个性化信息推荐结果进行深入分析,指出短视频平台个性化信息推荐存在技术层面与体系层面的问题,并针对问题提出相应的优化对策。本文通过对短视频用户的画像进行构建并将短视频按类型划分,能够实现按类型比例划分的个性化信息推荐,从而使短视频平台可以有针对性的实施个性化推荐,满足视频用户对短视频平台的使用需求,提升用户的体验感。
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