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J-GLOBAL ID:202202271011496395   整理番号:22A0843165

深層機械学習アルゴリズムに基づくキャタリング産業における新メディアマーケティング戦略最適化【JST・京大機械翻訳】

New Media Marketing Strategy Optimization in the Catering Industry Based on Deep Machine Learning Algorithms
著者 (1件):
資料名:
巻: 2022  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7776A  ISSN: 2314-4629  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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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】
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分類 (1件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
マーケティング 
引用文献 (32件):
  • K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun, "Deep residual learning for image recognition," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp. 770-778, Las Vegas, NV, USA, June 2016.
  • M. Yun, J. Zhao, J. Zhao, X. Weng, X. Yang, "Impact of in-vehicle navigation information on lane-change behavior in urban expressway diverge segments," Accident Analysis & Prevention, vol. 106, no. 1, pp. 53-66, 2017.
  • S. Kumar Dwivedi, R. Amin, V. Satyanarayana, "Blockchain-based secured event-information sharing protocol in internet of vehicles for smart cities," Computers & Electrical Engineering, vol. 86, no. 1, pp. 1-9, 2020.
  • Z. Khan, S. Amin, "Bottleneck model with heterogeneous information," Transportation Research Part B: Methodological, vol. 112, no. 1, pp. 157-190, 2018.
  • J. M. Cairney, K. Rajan, D. Haley, "Mining information from atom probe data," Ultramicroscopy, vol. 159, no. 1, pp. 324-337, 2020.
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