• شماره ركورد
    24363
  • شماره راهنما
    IT2 142
  • عنوان

    ارائه مدلي براي طبقه بندي مشتريان بر اساس ادراك آنها از شخصيت برند در شبكه‌هاي اجتماعي

  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي فناوري اطلاعات - تجارت الكترونيكي
  • دانشكده
    مهندسي كامپيوتر
  • تاريخ دفاع
    1403/6/25
  • صفحه شمار
    88 ص.
  • استاد راهنما
    دكتر مرجان كائدي , دكتر مرجان كائدي
  • كليدواژه فارسي
    شخصيت برند , شبكه‌هاي اجتماعي , پردازش زبان طبيعي , يادگيري ماشين
  • چكيده فارسي
    در فضاي رقابتي كسب‌وكارها كه محصولات، خدمات به‌راحتي كپي‌برداري مي‌شوند، برندسازي به‌عنوان عنصري متمايزكننده شناخته مي‌شود كه بر اساس آن شركت‌ها مي‌توانند خود را متفاوت نشان دهند و با مشتريان روابط پايدارتري ايجاد كنند. شخصيت برند بخشي از هويت برند است كه نقش مهمي در اين زمينه ايفا مي‌كند و درصورتي‌كه شخصيت برند به‌خوبي تثبيت شده باشد، بر ترجيح و حمايت مصرف‌كننده نيز تأثير مي‌گذارد و روابط عاطفي قوي‌تري با آنها ايجاد مي‌كند. باتوجه‌به اهميت شخصيت برند نياز است ادراك مشتريان از شخصيت برند ارزيابي شود تا يك برند بتواند نقاط ضعف و قوت خود را در انتقال شخصيت برند بشناسد و آن را بهبود بخشد. شبكه‌هاي اجتماعي فرصت مناسبي براي برندها ايجاد كرده است تا بتوانند به‌صورت غيرمستقيم ادراك مشتريان را بر اساس نظراتشان تحليل كنند و همچنين با مشتريان خود تعامل نزديك‌تري داشته باشند. آنچه در اين پژوهش ارائه مي‌شود ايجاد ساختاري مشخص براي ايجاد مجموعه‌داده و ساخت مدل‌هاي هوش مصنوعي است تا مشتريان را بر اساس ادراكشان از شخصيت برند طبقه‌بندي كرد. كلاس‌هاي مشتريان بر اساس مدل شخصيتي آكر و درنظرگرفتن همسويي، غيرهمسويي و خنثي بودن نظرات آنها ايجاد شده است كه شامل 9 كلاس است. طبقه‌بندي ميزان همگن بودن ادراك مشتريان از شخصيت برند را نشان مي‌دهد و از طرفي در هر طبقه با انجام تكنيك تجزيه‌وتحليل تناظر مي‌توان نقاط ضعف و قوت برند را در ارائه شخصيت موردنظر شناسايي كرد. براي جمع‌آوري داده‌ها از پلتفرم توييتر استفاده شده است، اين داده‌ها پس از پيش‌پردازش و استفاده از تكنيك‌هاي بردارسازي، براي آموزش مدل‌هاي يادگيري عميق آماده مي‌شوند. دو رويكرد مسطح و سلسله‌مراتبي براي طبقه‌بندي در نظر گرفته شده است كه پس از ارزيابي، مدل‌هاي مبتني بر معماري مبدل‌ها در رويكرد سلسله‌مراتبي عملكرد بهتري نشان دادند. در پايان مدل پيشنهادي بر روي مجموعه‌داده اسنوا شامل نظرات مرتبط با اين برند در شبكه اجتماعي توييتر، اعمال شد. نتايج نشان داد شخصيت برند اسنوا نزديك به ابعاد صداقت و شايستگي است و ويژگي‌هاي مرتبط با محصول نقش مهمي در ادراك مشتريان از شخصيت برند داشته است و از طرفي تبليغات موثري از طرف اين برند براي اثرگذاري بر مشتريان انجام نشده است.
  • كليدواژه لاتين
    brand , social networks , natural language processing , machine
  • عنوان لاتين
    Providing a model to classify customers based on their perception of brand personality in social networks
  • گروه آموزشي
    مهندسي فناوري اطلاعات
  • چكيده لاتين
    In the competitive environment of businesses where products and services are easily copied, branding is recognized as a differentiating element based on which companies can show themselves differently and create more stable relationships with customers. Brand personality is a part of brand identity that plays an important role in this field and if the brand personality is well established, it also affects consumer preference and support and creates stronger emotional relationships with them. Considering the importance of brand personality, it is necessary to eva‎luate customersʹ perception of brand personality so that a brand can recognize its weaknesses and strengths in transferring brand personality and improve it. Social networks have created a good opportunity for brands to be able to indirectly analyze the perception of customers based on their comments and also have a closer interaction with their customers. What is presented in this research is to create a specific structure to create a dataset and build artificial intelligence models to classify customers based on their perception of brand personality. Customer classes were created based on Akerʹs personality model and considering alignment, non-alignment and neutrality of their opinions, which includes 9 classes. The classification shows the degree of homogeneity of the customersʹ perception of the brandʹs personality, and on the other hand, in each class, by performing the correspondence analysis technique, it is possible to identify the brandʹs strengths and weaknesses in presenting the desired personality. The Twitter platform has been used to collect data, these data are prepared for training deep learning models after pre-processing and using vectorization techniques. Two flat and hierarchical approaches have been considered for classification, and after eva‎luation, the models based on the architecture of converters showed better performance in the hierarchical approach. At the end, the proposed model was applied on the Snowa dataset including comments related to this brand on the Twitter social network. The results showed that Snowaʹs brand personality is close to the dimensions of honesty and competence, and the features related to the product played an important role in the customersʹ perception of the brandʹs personality, and on the other hand, effective advertising was not done by this brand to influence the customers.
  • تعداد فصل ها
    6
  • فهرست مطالب pdf
    120126
  • نويسنده

    تركش اصفهاني، مهرداد