抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
インターネット,ビッグデータ,およびクラウドインテリジェンスのような新世代ネットワーク技術の徹底的な開発によって,人々は携帯電話またはモバイルプラットフォームに関する大量の情報を得ることができる。非到達可能ビッグデータの時代は到達し,企業マーケティングの開発の疑問を提起した。インターネット技術の発展によって,人々は,より長い期間とより長い期間のためにモバイル端末を使用する。新しいメディアはメディアナの主流になった。それは,伝統的に変わった情報放出の聴衆,多様なコンテンツ形式,および適時性を見つけるための自由のような独特の特徴を持っている。マーケティングモデルは市場の発展に重大な影響を与える。本論文は,新しいメディア,マーケティング,およびカテリング産業マーケティング戦略のような関連理論を使用し,新しいメディアの関連概念と特性を研究して,キャタリング産業と聴衆グループに及ぼす新メディアの開発の影響を明らかにして,多重次元からのカッティング産業の影響を研究した。新しいメディア環境における開発因子に基づいて,マーケティング理論と結合して,それは,製品技術革新におけるマーケティング計画を実施するために,新メディアを使用して,情報チャネルを改良して,ネットワークイベントとトピックをつくり,そして,キャタリング産業における技術革新と健康を促進するために,新しいメディアを使用するための提案を提唱した。そして,マーケティング戦略を,深い機械学習アルゴリズムに基づいて提案した。クラウドサーバを含めて,クラウドサーバは電子商取引ソフトウェアプラットフォームと通信し,物理的販売の入力を記録した。採用したクラウドサーバは,データ収集,データ処理および通信モジュールと接続した。通信モジュールは,深い機械学習アルゴリズムシステムによって接続した。すなわち,深い機械学習アルゴリズムシステムを通信における販売プラットフォームと接続した。販売プラットフォームは広告設定と広告に接続され,広告は広告配信法のアルゴリズムと電気的に接続される。広告配信方式アルゴリズム通信をクラウドサーバに接続した。本論文は,データ情報を容易に見えて,明らかにするために,データ情報を処理するために,深い機械学習アルゴリズムを使用した。広告配信法アルゴリズムは広告の最良の方法を計算し,次に広告の広告を計算する。Copyright 2022 Zikang Peng. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】