73、解析YouTube用户生成内容的驱动因素及其对消费者感知价值的影响

解析YouTube用户生成内容的驱动因素及其对消费者感知价值的影响

1. 社交媒体与用户生成内容的重要性

如今,社交媒体在人们的社交生活和企业产品推广中都扮演着至关重要的角色。2020年,互联网覆盖了全球60%的人口,社交媒体覆盖了50%。人们平均每天花两个半小时在社交媒体上,并且愿意通过社交媒体接收和发布内容。在新冠疫情期间,消费者更多地待在家中,像Twitch、YouTube等平台的用户量大幅增长。

YouTube是一个免费的公共视频分享平台,具有社交网络功能,用户可以在上面组织和分享特定类型的内容,也被认为是用户生成媒体(UGM)。学者们已经证实,社交媒体上的生成内容对消费者的忠诚度、参与度、购买意愿等行为有显著影响,这也促使企业越来越重视社交媒体生成内容,尤其是在旅游、文学、电影和音乐等体验型产品行业。

2. 企业生成内容与用户生成内容

企业生成内容(FGC),如企业创建的视频、评论、推文等,是在专业监督和权威下制作的;而用户生成内容(UGC),如用户创建的视频、评论、原创推文等,更侧重于用户视角,由用户而非营销专业人员创建。

以往的研究大多集中在FGC和UGC如何影响其他研究对象。例如,有研究表明FGC和UGC对“价值”有积极影响,社交媒体上的内容会显著影响青少年的态度和价值体系,FGC - UGC互动的频率是减少负面UGC传播的关键因素,消费者对FGC和UGC的看法对购买意愿有积极影响,企业生成视频的某些属性对中国电子竞技平台上的用户生成视频有显著影响。

然而,UGC研究领域仍存在一些较少被学者关注的问题:
- 大多数研究以图像或文本形式研究UGC和FGC,很少涉及UGC的感知维度及其相关属性。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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