Atsižvelgiant į vartotojų elgsenos pokyčius, sąlygotus informacinių ir ryšio technologijų (IRT), tikslinga siekti gilesnio ir platesnio įmonės žinučių charakteristikų supratimo, jų sąsajų su vartotojų elgsenos įsitraukimu socialinėje žiniasklaidoje (SŽ) bei įmonės veiklos rezultatais. Be to, efektyvių įmonių kampanijų SŽ optimizavimas yra neatsiejama įmonės kasdienybės dalis. Nepaisant to fakto, kad įmonės kaupia įvairius duomenis apie vartotojų elgseną SŽ, tačiau tradiciniai analizės metodai neleidžia kompleksiškai juos apdoroti bei prognozuoti vartotojų elgseną bei gerinti įmonės veiklos rezultatus (pvz., pardavimus). Tam gali būti pasitelkiami dirbtinio intelekto (DI) sprendimai, įgalintys įmones valdyti kampanijų SŽ rezultatų efektyvumą, kuris gali užtikrinti įmonių konkurencingumą rinkoje. Todėl šioms studijoms būdinga tarpdisciplininė prieiga, kuri grindžiama marketingo ir informacinių technologijų teorijomis. Šio projekto tikslas yra sukurti mašininio mokymosi modelį, skirtą prognozuoti įmonės SŽ kampanijų optimizavimo sprendimus.
Projekto finansavimas:
KTU Mokslo ir inovacijų fondas
Projekto rezultatai:
1. Teoriškai pagrįstos prielaidos, susijusios su įvairių įmonės žinučių savybių poveikiu vartotojų įsitraukimo elgsenai į socialinę žiniasklaidą.
2. Teoriškai pagrįstos prielaidos apie vartotojų įsitraukimo į socialinę žiniasklaidą įtaką įmonės rezultatams.
3. Sukurtas mašininio mokymosi modelis, skirtas vartotojų įsitraukimo elgsenai socialinėje žiniasklaidoje ir įmonės rezultatams numatyti.
Pagrindinis projekto rezultatas – sukurtas mašininio mokymosi modeliu ir įmonės žinučių savybių poveikiu paremtas prototipas, skirtas vartotojų įsitraukimo elgsenai socialinėje žiniasklaidoje ir įmonės rezultatams numatyti.
Projekto įgyvendinimo laikotarpis: 2020-04-14 - 2020-12-31
