基于文本挖掘的优质带货直播的内容特征研究

作者：马林烨; 闫强; 张笑妍; 曹和锐

来源：北京邮电大学学报(社会科学版), 2022, 24(06): 7-20.

DOI：10.19722/j.cnki.1008-7729.2022.0109

• 直播购物
• 文本挖掘
• 内容特征
• LDA模型

为了探究优质带货直播的内容特征，对直播视频生成的字幕文本进行文本挖掘。首先，利用LDA模型提取主题，将优质带货直播的内容特征分为交互性、个性化、可视性、专业性、可靠性和娱乐性，并重新定义。然后，选定合适的机器学习算法预测主题概率。最后，利用统计分析给出优质带货直播内容特征的一般分布规律。研究发现：直播购物内容具有实用、娱乐和社交价值；体验品的介绍时长高于搜索品，体验品在专业性、娱乐性上高于搜索品，可视化上低于搜索品并进一步发现服装和化妆品确实有类似特征。另外，相较于成熟的直播间，新直播间的商品介绍时长缩短，响应性提高。结合前人研究成果得出合理解释，有助于指导新主播入门和优化平台直播流程。

• 单位
  北京邮电大学; 经济管理学院