系統識別號 | U0002-1907202019120500 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2020.00534 |
論文名稱(中文) | 資料探勘於網路直播平台行為與推薦機制之研究 |
論文名稱(英文) | The Study of Data Mining Approach Implements on Webcast Online Live Stream Behaviors and Recommendation System |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 管理科學學系企業經營碩士班 |
系所名稱(英文) | Master's Program In Business And Management, Department Of Management Sciences |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 108 |
學期 | 2 |
出版年 | 109 |
研究生(中文) | 張鎬宇 |
研究生(英文) | Hao-Yu Chang |
學號 | 607620258 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2020-06-20 |
論文頁數 | 134頁 |
口試委員 |
指導教授
-
廖述賢
委員 - 吳家齊 委員 - 王維康 |
關鍵字(中) |
網路直播 直播電商 置入性行銷 資料探勘 推薦機制 |
關鍵字(英) |
Webcast Live e-commerce Placement Marketing Data Mining Recommendation |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
網路基礎建設的提升,行動裝置已經和現代人形成密不可分的關係,讓直播平台快速的拓展打造出平台的豐富度及新鮮感,才能滿足觀眾需求。直播所帶給觀眾即時性及互動性讓直播的過程中創造話題,而各個族群觀看的直播動機也有所不同,從傳統直播擴展到零售電子商務上,營造新型態的觀看方式,使得網路直播平台業者不得不提升自家的服務及品質,才能增加自身在市場的競爭性。 本研究採用問卷調查的方式,整理分類建立出資料庫進行資料的探勘。研究中以集群分析與關聯法則之方法,歸納出使用者的輪廓,進而探討不同族群使用者的行為、網路直播消費行為偏好與服務推薦之關聯,歸納出尚未被發現的潛在需求,給予觀看者有一個好的觀看品質及體驗,將不同族群的管理意涵及知識行銷地圖進行統整,提供給網路直播平台、電子商務平台業者與平台直播主加強行銷方式,來調整營運方向及行銷策略能作為參考。 |
英文摘要 |
With the improvement of network infrastructure, mobile devices have formed an inseparable relationship with today's people, allowing the live broadcast platform to expand rapidly, creating the richness and freshness of the platform to meet the needs of the audience. The live broadcast brings the audience's immediacy and interactivity, creating a topic in the live broadcast process, and the live broadcast motives of each group are also different, extending to create a new viewing mode in retail e-commerce, online Live broadcast platform operators must upgrade the service and quality of the platform to enhance their competitiveness in the market. This study, a questionnaire survey was used to sort out and establish a database for data exploration. In the study, cluster analysis and association rules were used to summarize the user's profile, and then to explore the relationship between the behaviors of different ethnic groups, online live broadcast consumer behavior preferences and service recommendations, and to summarize potential needs that have not been discovered and give them to watch. The viewer has a good viewing quality and experience, integrates the management meaning and knowledge marketing map of different ethnic groups, and provides it to online live broadcast platforms, e-commerce platform operators and live broadcasters to strengthen the marketing method to adjust the operation direction and marketing Strategy can be used as a reference. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 謝辭 I 中文摘要 II 英文摘要 III 目錄 IV 表目錄 VIII 圖目錄 X 第一章 緒論 1 1.1研究背景與動機 1 1.2研究目的 6 1.3研究方法與流程 7 第二章 文獻探討 9 2.1 網路直播 9 2.1.1網路直播之定義 9 2.1.2網路直播主的商業模式 12 2.2. 直播電商 13 2.2.1直播電商之背景與定義 13 2.2.2直播電商之商業模式 14 2.2.3直播電商之挑戰及風險 16 2.3置入性行銷 17 2.3.1置入性行銷之定義 17 2.4資料探勘 19 2.4.1資料探勘之定義 19 2.4.2資料探勘的功能 21 2.4.3資料探勘的流程 22 2.5推薦機制 25 2.5.1推薦機制之定義 25 2.5.2推薦機制之方式 26 2.5.3推薦機制小結 27 第三章 研究方法 28 3.1研究設計與架構 28 3.2資料庫的設計與建立 29 3.3問卷設計 38 3.5關聯法則與集群分析 39 3.5.1關聯法則 39 3.5.2 APRIORI演算法 42 3.5.3集群分析 44 3.6資料分析軟體 SPSS MODELER 46 第四章 資料探勘與實證分析 47 4.1 回收樣本結構描述 47 4.2.K-MEANS集群分析之探勘 49 4.2.1分群結果之使用者輪廓 52 4.3 APRIORI關聯性資料探勘 57 4.4 使用者行為與直播平台種類及內容之關聯分析 58 4.4.1集群一(潮流趨勢上班族) 使用者行為與直播平台種類及內容之關聯 58 4.4.2集群二(社交生活熟男族) 使用者行為與直播平台種類及內容之關聯 60 4.4.3集群三(無印風格小資族) 使用者行為與直播平台種類及內容之關聯 62 4.4.4小結 64 4.5直播平台使用者行為與消費行為之關聯分析 66 4.5.1集群一(潮流趨勢上班族) 直播平台使用者行為與消費行為之關聯 66 4.5.2集群二(社交生活熟男族) 直播平台使用者行為與消費行為之關聯 68 4.5.3集群三(無印風格小資族) 直播平台使用者行為與消費行為之關聯 70 4.5.4小結 72 4.6直播平台推薦機制與服務建議之關聯分析 73 4.6.1集群一(潮流趨勢上班族) 直播平台推薦機制與服務建議之關聯 73 4.6.2集群二(社交生活熟男族) 直播平台推薦機制與服務建議之關聯 75 4.6.3集群三(無印風格小資族) 直播平台推薦機制與服務建議之關聯 77 4.6.4小結 79 第五章 結論與後續研究建議 83 5.1 研究結論 83 5.1.1使用者行為與直播平台種類及內容之結論 83 5.1.2直播平台使用者行為與消費行為之結論 84 5.1.3直播平台各集群推薦機制與服務建議之結論 85 5.2管理意涵 86 5.2.1使用者行為與直播平台種類及內容之管理意涵 86 5.2.2直播平台使用者行為與消費行為之管理意涵 94 5.2.3 直播平台各集群推薦機制與服務建議之管理意涵 102 5.3研究限制 108 5.4後續研究建議 109 參考文獻 110 附錄一 126 表目錄 表1-1台灣觀眾主要收看的節目平台上直播的內容類型 4 表2-1網路直播直播之定義 10 表2-2網路直播興起之原因 11 表2-3資料探勘之定義 20 表2-4資料探勘流程 24 表2-5推薦機制之方式 26 表3-1 實體、關聯與屬性的概述 31 表3-2 問卷發放回收情形 39 表4-1問卷回收統計表 47 表4-2基本資料統計表 48 表4-3 K-MEANS分群結果 55 表4-4集群一使用者行為與直播平台種類及內容之關聯法則 59 表4-5集群二使用者行為與直播平台種類及內容之關聯法則 61 表4-6集群三使用者行為與直播平台種類及內容之關聯法則 63 表4-7使用者行為與直播平台種類及內容之三群異同處 65 表4-8集群一直播平台使用者行為與消費行為之關聯法則 67 表4-9集群二直播平台使用者行為與消費行為之關聯法則 69 表4-10集群三直播平台使用者行為與消費行為之關聯法則 71 表4-11直播平台使用者行為與消費行為之整合建議三群異同處 72 表4-12集群一直播平台推薦機制與服務建議之關聯法則 75 表4-13集群二直播平台推薦機制與服務建議之關聯法則 77 表4-14直播平台推薦機制與服務建議之關聯法則 79 表4-15直播平台推薦機制與服務建議之三群異同處 81 表5-1使用者行為與直播平台種類及內容之整合建議 90 表5-2直播平台使用者行為與消費行為之整合建議 98 表5-3直播平台各集群推薦機制與服務建議之整合建議 104 圖目錄 圖1-1觀看直播平台偏好調查 2 圖1-2 直播結合電子商務商業模式 3 圖1-4研究流程圖 8 圖2-1購物模式 15 圖2-2直播電商商業模式 15 圖2-3置入性行銷表現 19 圖3-1研究架構圖 29 圖3-2 概念性資料庫:E-R圖 32 圖3-3邏輯性資料庫設計圖 35 圖3-4雪花綱要設計圖 37 圖3-5實體資料庫關聯圖 37 圖3-6問卷架構圖 38 圖3-7 APRIORI演算法產生之後選項目集合與高頻項目集合推導過程 43 圖3-8資料探勘工具滿意度(2018) 46 圖4-1 SPSS MODELER資料節點串流圖-資料探勘 50 圖4-2集群大小分配圖 51 圖4-3集群分佈圖 51 圖4-4資料探勘模型路徑圖 57 圖4-5集群一使用者行為與直播平台種類及內容之關聯圖 58 圖4-6集群二使用者行為與直播平台種類及內容之關聯圖 60 圖4-7集群三使用者行為與直播平台種類及內容之關聯圖 62 圖4-8集群一直播平台使用者行為與消費行為之關聯圖 66 圖4-9集群二直播平台使用者行為與消費行為之關聯圖 68 圖4-10集群三直播平台使用者行為與消費行為之關聯圖 70 圖4-11集群一直播平台推薦機制與服務建議之關聯圖 74 圖4-12集群二直播平台推薦機制與服務建議之關聯圖 76 圖4-13集群三直播平台推薦機制與服務建議之關聯圖 78 圖5-1使用者行為與直播平台種類及內容之知識地圖 92 圖5-2直播平台使用者行為與消費行為之知識地圖 100 圖5-3直播平台各集群推薦機制與服務建議之知識地圖 106 |
參考文獻 |
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