双模态情感分析的弹幕网络视频平台营销策略

B849:F273; 随着互联网飞跃发展,弹幕视频应运而生.这种新型的用户与视频交互方式具有新特性,如用户情感表达实时动态性、情感分布多峰性.同时,新特性也给实际研究工作带来挑战,如用户画像刻画难度增大,视频推荐和广告推送所需精度提高.现有研究尚未对弹幕视频的新特性进行深入分析,也没有充分挖掘其本身所蕴含的学术研究价值.本文利用深度学习、自然语言处理技术、系统动力学方法,结合心理学、市场营销学等多学科交叉前沿知识,从数据驱动角度对弹幕视频数据进行分析和建模,深度挖掘视频大数据潜在的商业价值.重点研究弹幕与视频双模态融合的情感识别方法;构建带有用户情感特征的动态用户画像,并建立基于用户画像的网络视频粘性营销机制;分析用户情感与视频广告插播方式的相关性,提出视频广告动态插播策略.丰富现有研究的同时,为网络视频企业准确定位与分析用户需求,创建高品质的智能营销平台供理论与决策支持.