24、中国白酒企业微博传播效果的影响因素

中国白酒企业微博传播效果的影响因素

在当今数字化时代,微博已成为企业传播信息、塑造品牌形象的重要平台。对于中国白酒企业而言,了解影响其微博传播效果的因素,对于提升品牌知名度、促进产品销售具有重要意义。

研究背景与创新点

以往的研究大多针对某一行业的不同企业,且未充分考虑企业品牌的重要性。本研究聚焦白酒行业,运用5W模型探索微博信息传播效果的显著因素,并额外考虑了品牌关注度。同时,深入研究白酒行业不同企业的影响因素,为不同白酒企业的竞争价值提供建议。

模型与假设

基于拉斯韦尔的5W传播理论,对白酒企业在微博平台上的传播效果影响因素进行研究。传播者为白酒企业,核心信息是白酒企业在微博平台发布的内容,选择新浪微博作为传播媒介,目标人群是使用该平台的用户。研究以白酒企业微博账号、微博用户和微博平台发布的内容为研究对象,因变量为传播效果,自变量从白酒企业账号特征和微博内容特征两方面进行分析。
- 白酒企业微博账号特征
- 粉丝数量与原创微博数量 :微博账号特征主要包括粉丝数、关注数、微博数、是否认证等。相关研究表明,微博发布者和转发者是影响用户转发的关键因素,品牌微博粉丝、名人效应和口碑效应也对传播有积极影响。同时,网站内容的高原创比例会影响用户的感知有用性和继续使用意愿。因此提出假设:
- 假设1:官方微博粉丝数量对白酒企业微博传播效果有显著正向影响。
- 假设2:原创微博数量对白酒企业微博传播效果有显著正向影响。
- 品牌知名度 :白酒企业微博传播的本质是品牌传播,品牌是白酒文化的核心。为最大化品牌影

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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