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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.22 No.4
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 399 - 413 (15page)
- DOI
- 10.7232/iems.2023.22.4.399
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This paper proposes a framework to value an image on the social media Instagram as a tool to build engagement and positive customer responses through Machine Learning techniques. The proposed valuation process is performed by mining the salient relation between an image"s properties and the corresponding users" likes. Various Machine Learning models are applied using the Context, Content, and Composition features to capture each property"s impact on the user"s liking behavior. The case study involves 20,150 responses to 800 pictures from 7 coffee shop Instagram accounts. In the case study, the Random Forest model provides the best accuracy of 83.840% to predict whether an image has a high likeability (i.e., at least 50% of people like an image) or not. The feature importance values of Random Forest suggest that the essential features in determining image likeability are the Composition features, i.e., Lightness, Dominant Color, Saturation, and Hue. Potential further research is suggested in exploring similar analyses on the other food and beverage businesses.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. LITERATURE REVIEW
3. METHODOLOGY
4. RESULT
5. DISCUSSION
6. CONCLUSION
REFERENCES
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