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别数据的模子中正在没有生物识，是屏幕上展示的物体最要紧的特性照旧，度的联系特性其次是逐鹿强，差和逐鹿工夫譬喻进球数。始模子比拟初，逐鹿强度特性代替生物识别特性被。表此Summary 数据驱动的智能优化：AI如何精准预测动态体育媒体中的消费者反应，的特性少许新，换和犯规重播譬喻控球转，生了更大影响也对预测产。 研商中正在联系，er初次提出了一种表面模子Herold 和 Breu，费者对动态告白的视觉当心力讲明逐鹿联系要素怎么影响消。型以为该模，知资源有限消费者的认，告白讯息之间分派当心力他们必要正在赛事实质和。剖明研商，对预测消费者反响出格环节个人的生物识别特性大概。而然，常难以获取这些数据通， 和 Breuer研商的后续是以本研商将行为Herold，其数据集从头了解，入对人为智能模子预测才具的影响并测试消费者生物识别特性的加。 觉当心力除了视，与者的心境数据咱们还汇集了参。肉运动（用肌电图记载）通过丈量心率和面部肌，看逐鹿时的心境反响咱们评估了他们正在观。心境的强度心率响应了，流露心境感动较高的心率，示心境较安宁较低的心率表。电图显示面部肌，加流露负面心境皱眉肌的运动增，加则流露主动心境而颧大肌的运动增。工智能模子中的输入变量这些心境数据被用作人。 数据来优化和本性化营销讯息“动态营销”指的是行使及时，整或动态订价比如实质调。赛事中正在体育，方圆LED告白板上的赞帮讯息一种楷模的动态营销样子是园地。平凡本钱清脆这类赞帮讯息，的投资回报（ROI）赞帮商期待获取高额。否当心到营销讯息的一种形式视觉当心力是量度消费者是。品牌气象晋升等赞帮方向至闭要紧明了这一点看待告竣品牌着名度和。研商剖明之前的，注逐鹿自己观多首要闭，到赞帮讯息而较少当心。而然，消费者视觉当心力的研商较少闭于逐鹿联系要素怎么影响。板等新本事的引入跟着LED告白，得加倍可行这种影响变。 测逐鹿特性对消费者反响的影响时本研商旨正在答复以下题目：正在预，能模子预测确实性区别是否存正在差异的人为智，究欲望通过试验基于逐鹿特性的及时人为智能预测加倍正在有无消费者生物识别数据的景况下？本研，息优化的可行性来晋升营销信。些发掘基于这，据来履行加倍优化的营销战术体育营销职员可能行使现少见，及时安排告白实质从而正在逐鹿岁月，告后果普及广，回报率（ROI）并正在赛后评估投资。 种新的运用本事本研商提出了一，播中的赞帮商讯息用于优化体育直。无生物识别数据时的预测才具通过斗劲人为智能模子正在有，态告白的反响供给了新的意见研商为及时预测消费者对动。和消费者的心率及心境数据初始模子操纵了眼动追踪，含这些生物识别数据而合适模子则不包，体育行业运用更适合实践。 联赛的直播行为实行资料咱们操纵了德国足球甲级，迷介入了这项实行共有42名足球。围的LED告白板和球门后的告白因为一共德甲运动场都配有园地周，的可见性供给了理思的要求这些直播为研商赞帮商讯息。 费者的生物识别数据咱们丈量了三类消。先首，记载介入者的眼睛运动通过眼动追踪本事及时，意到了赞帮商讯息来体会他们是否注。台43英寸的电视实行中操纵了两，了介入者的凝睇数据眼动追踪编造汇集。告讯息上越过100毫秒时每当介入者的眼光停滞正在广，凝睇掷中”界说为“。者是否看到了赞帮商讯息这个数据用来量度消费，型的焦点结果变量并行为人为智能模。 与率的改变： 基于举办国的体育战略的视文件评述——从头审视奥运遗产中的居动参角 据正正在鞭策各行各业的进取人为智能（AI）和大数，营销也不各异体育收拾和。术的疾捷进展跟着这些技，了明显的改变体育行业爆发。而然，分行使人为智能的潜力良多体育公司还没有充。时同，育营销研商中正在现有的体，有用优化营销战术仍旧不清爽怎么正在动态的体育媒体处境中。预测逐鹿特性对消费者反响的影响时本研商的目标是评估人为智能模子正在，物识别数据而有差异的后果是否因是否包罗消费者生。论剖明学术理，明显影响消费者反响个人的生物特性会，企业来说但看待，既贫寒又高贵获取这些数据。此因，于逐鹿特性实行预测本研商试验通过仅基，费者数据的景况下来评估正在缺乏消，性会低落多少预测简直实。的机械练习模子咱们锻炼了差异，动追踪和逐鹿联系数据从头了解了大宗的眼，的预测确实性预测消费者反响结果显示模子拥有越过90%。能正在体育营销中的运用本研商映现了人为智，的生物识别数据纵使没有消费者，施更有用的营销讯息和赞帮战术企业也可能通过及时评估来实。 est正在初始阶段呈现最好因为Random For，用这个模子实行锻炼第二阶段咱们再次使，生物识别特性但此次不包罗。剖明结果，不错的呈现模子照旧有，为0.20F1得分，4.53%确实率为9。过不，率和心境数据因为去除了心，确率有所低落模子的预测准，%推广到5.47%偏差率从3.63。 究结果遵循研，以下收拾提议咱们提出了。商讯息眷注度的场景中正在普及消费者对赞帮，遵循可见度分级赞帮套餐可能。如例，商讯息正在高可见度时段映现“白金”套餐可保障赞帮。买了“白金”套餐假设赞帮商A购，赛中的环节时期他们可能正在比，入主队禁区时譬喻当球进，们的告白显示他。域停滞越过30秒假如发掘球正在该区，可能速即安排LED告白板，帮商讯息映现赞。表此，发掘研商，消费者当心力影响最大屏幕上物体的数目对，表球或伤病暂停）映现要紧赞帮讯息是以可能正在物体较少的时段（如界。 据的搜聚频率遵循差异数，行了同步和整合咱们对数据进，0分钟的逐鹿数据最终将其汇总为9。算帐后正在数据，了69获得,效的数据点649个有。种监视练习模子实行了锻炼和测试咱们正在RStudio中操纵四，oost、SVM和Random Forest永诀是Gradient Boost、XGB。流程分为两个阶段一共锻炼和测试。先首，实行预锻炼和测试咱们对这四个模子，的模子进入第二阶段然后拣选呈现最好。二阶段正在第，心境这两个生物识别特性咱们去掉了心率和消费者，这些数据时的呈现以评估模子正在缺乏，行业中的实践运用并保障其正在体育。 表此，流程实行了了解咱们还比拟赛，件、逐鹿强度和逐鹿重播分为三类特性：逐鹿事。员位子、控球权等数据逐鹿变乱特性蕴涵球，逐鹿中的不确定性和重要水平而逐鹿的投注赔率则响应了。球场区域、球速等要素量度逐鹿强度则通过进球数差、。播中的赞帮讯息相闭重播特性则与逐鹿直，常映现告白由于重播常，观多确当心力并有机遇吸引。入到人为智能模子中这些逐鹿数据也被纳，凝睇举止的特性行为预测消费者。 测逐鹿特性对消费者反适时本研商的目标是评估正在预，别数据景况下的预测才具区别人为智能模子正在有无生物识。显示结果，绪等生物识别数据纵使没有消费者情，现较为牢靠的及时赞帮后果评估人为智能仍能正在体育直播中实，有所低落但精准度。表此，告白实质的战术是可行的基于逐鹿历程及时安排，理中采用新本事和本事的要紧性这进一步表明了正在体育营销和管。会主动跟踪本研商中操纵的逐鹿联系讯息体育行业中的差异公司正在每场逐鹿中都，化地行使这些数据实行赞帮评估这剖明他日可能更有针对性且简。 岁月或赛后获取本性化的可见度申报另一个运用场景是帮帮赞帮商正在逐鹿。据正在赛季前的赞帮商洽中俱笑部可能行使这些数，得理思的曝光度确保赞帮商获。可见度低于预期假如某场逐鹿的，空间或其他运动实行补充球队可能通过卓殊的告白，权利获得保险确保赞帮商的。 
阶段中正在第一，rest模子呈现最好Random Fo，为0.27F1得分，96.37%确实率到达了。多是否会凝睇到赞帮讯息该模子或许很好地预测观。赛中屏幕上展示的物体最要紧的影响要素是比，度的联系特性其次是逐鹿强。者心境）排正在第三和第四位生物识别特性（心率和消费。逐鹿工夫）以及逐鹿变乱特性（如控球权、边线球或犯规）其他明显影响预测的要素还蕴涵逐鹿强度（如进球差异、。 的疾捷进展跟着本事，智能（AI）的运用希罕是大数据和人为，和收拾界限环球营销，育行业蕴涵体，明显改变爆发了。营销立异和普及收拾出力虽然人为智能有帮于鞭策，些本事方面进步平缓但体育行业正在采用这，行使其潜力尚未宽裕。 