fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การสร้างและประเมินแบบจำลองการทำนายการมีส่วนร่วมของบัญชี TikTok ด้านอาหารและเครื่องดื่มในประเทศไทย จากคุณลักษณะทางภาพในวิดีโอด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง. : ปัจจุบัน TikTok เป็นแพลตฟอร์มสื่อสังคมออนไลน์ที่มีบทบาทสำคัญต่อการตลาดดิจิทัล โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่ม ซึ่งการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งาน เช่น การกดถูกใจ การแสดงความคิดเห็น และการแชร์ ถือเป็นตัวชี้วัดสำคัญของประสิทธิภาพเนื้อหา อย่างไรก็ตาม การคาดการณ์ระดับการมีส่วนร่วมของวิดีโอยังคงเป็นปัญหาที่มีความซับซ้อน เนื่องจากได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัย งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและเปรียบเทียบแบบจำลองการทำนายการมีส่วนร่วมของคลิปวิดีโอ TikTok ด้านอาหารและเครื่องดื่มในประเทศไทย โดยใช้คุณลักษณะทางภาพร่วมกับเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยคลิปวิดีโอจำนวน 1,000 คลิป จากบัญชี TikTok ด้านอาหารและเครื่องดื่มจำนวน 50 บัญชี ซึ่งมีผู้ติดตามระหว่าง 10,000-50,000 คน โดยวิเคราะห์คุณลักษณะทางภาพ เช่น ความสว่าง สีสัน โลโก้ และประเภทของอาหารภายในวิดีโอ แบบจำลองที่ใช้ในการทดลอง ได้แก่ Random Forest, Support Vector Classifier (SVC), LightGBM, CatBoost และ Logistic Regression ในฐานะแบบจำลองพื้นฐาน โดยประเมินผลด้วยค่า Accuracy, Precision, Recall, F1-score และ ROC-AUC ผลการทดลองพบว่า การทำนายการกดไลก์ให้ผลดีที่สุด รองลงมาคือการแชร์ และการแสดงความคิดเห็นทั้งค่า Accuracy และ ROC-AUC โดยค่าความถูกต้องสูงสุดเท่ากับ 0.7350, 0.7000 และ 0.5950 ตามลำดับ แบบจำลอง ผลการวิเคราะห์ความสำคัญของคุณลักษณะพบว่า ความสว่าง สีสันสดใส และประเภทของอาหาร เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อระดับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งาน
ผู้แต่ง
ฟูจิ งามบรรจง
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MIT) 2025
เลขหน้า
89
หัวเรื่อง
สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น.สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text