Analyzing Data from Social Media to Make Predictions Regarding the Behaviour Patterns of Customers
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid development of social media consumption, effective predictive models must be developed for estimating and predicting behaviour patterns of customers. To improve the accuracy of prediction in media consumer behaviour patterns, Bayesian optimized Long-Short Term Memory (LSTM) based mathematical Modelling is adopted. By enhancing LSTM model for hyperparameter modifications, the suggested model utilizes Bayesian optimization techniques to boost the accuracy of capturing temporal patterns within custom data of the media. For sequential data, Recurrent neural networks are renowned for their capability to model long and short-term relationships. With the help of Bayesian optimization mathematical model, hyperparameters are dynamically modified to match the distinct features of media usage data, enabling fine-tuning of the LSTM model. Integrating LSTM networks into Bayesian optimization allows a more precise and effective description of the intricate patterns observed in social media consumption behaviour. In comparison with Random Forests, RNN based Click Stream Model & Gradient Tree Boosting Method, the mathematical framework of proposed Bayesian optimized LSTM model reaches an accuracy of 99% and an improvement of 9.62%. This research supports the developing field of predictive analytics by offering an effective tool for understanding and predicting the constantly changing behaviour of media customers where both social media & technology are always changing with time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».