以分類迴歸樹預測美食圖片點擊數

Predicting Clicks of Food Images by Classification and Regression Tree

王尉任(Wei Jen Wang)

指導教授 ： 陳怡妃

淡江大學/商管學院/管理科學學系碩士班/碩士(2018年)

https://doi.org/10.6846/TKU.2018.00686

摘要

隨網際網路發展愈趨成熟，各網路巨頭亦透過廣告取得豐厚的收益，而圖像式廣告正是其中一大重要的廣告形式。
食品產業投入
本研究將利用CART決策樹作為研究方法，以圖片中各種特徵做為變數進行分析研究，再以RMSE、MAPE、MAD三項誤差指標檢視此模型在本議題的預測能力，研究結果顯示出各變數的重要程度，此結果可讓業者在進行圖片製作時能有所依循。

關鍵字

點擊數預測 ； 圖片特徵 ； 決策樹

並列摘要

As the Internet has grown more mature, various internet giants have also made huge profits through advertising. Image-based advertising is one of the most important forms of advertising.
This study will use the CART decision tree as a research method, analyze and study the various features in the picture as variables, and then use RMSE, MAPE and MAD error indicators to examine the prediction ability of this model in this issue. The results show various variables. The degree of importance, this result allows the industry to follow in the production of pictures.

並列關鍵字

click prediction ； image features ； CART decision tree

參考文獻

高紹航(2010)。基於美學品質重新排列網路圖片。國立臺灣大學資訊工程學研究所碩士論文。

(一) 中文文獻

丁一賢、陳牧言(2005)。《資料探勘》台北：滄海書局。

江義平、俞帛宏(2011)。〈橫幅廣告點擊效果之影響因素探究〉。電子商務研究，4，頁433-458。

李孟謙(2003)。以資料採礦方法處理不同類型資料之研究。國立政治大學商學院統計學系碩士班碩士論文。