Λογότυπο αποθετηρίου

Πλοήγηση ανά Συγγραφέα "Giorgas, Antonios"

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω
Φιλτράρετε τα αποτελέσματα πληκτρολογώντας τα πρώτα γράμματα
Τώρα δείχνει 1 - 1 από 1
  • Μικρογραφία εικόνας
    Τεκμήριο
    InstaLike predictor: extracting Instagram data and predicting post likes using Python
    (2024-09-19) Γιώργας, Αντώνιος; Giorgas, Antonios; Athens University of Economics and Business, Department of Marketing and Communication; Baltas, George; Saridakis, Charalampos (Babis); Lappas, Theodoros
    Εξαγωγή Δεδομένων από το Instagram και Πρόβλεψη Likes των Αναρτήσεων με Χρήση της Python.Το Instagram είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη πλατφόρμα για την κοινοποίηση φωτογραφιών και βίντεο, με εκατομμύρια ενεργούς χρήστες καθημερινά. Για επιχειρήσεις, influencers και marketers, η κατανόηση των δεδομένων εμπλοκής, όπως τα likes των αναρτήσεων, είναι κρίσιμη για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών περιεχομένου. Μέσω της εξαγωγής δεδομένων από το Instagram και της πρόβλεψης των likes χρησιμοποιώντας την Python, μπορούν να αντληθούν πολύτιμες πληροφορίες που θα βελτιώσουν την εμπλοκή του κοινού και την απόδοση των αναρτήσεων.Εξαγωγή Δεδομένων με το Instagrapi.Για την εξαγωγή δεδομένων από το Instagram, η Python προσφέρει αρκετά εργαλεία, με ένα από τα πιο αποδοτικά να είναι η βιβλιοθήκη `Instagrapi`. Το `Instagrapi` είναι ένας ελαφρύς Python client που επιτρέπει στους χρήστες να συνδέονται και να αποκτούν δεδομένα από το Instagram, όπως αναρτήσεις, προφίλ χρηστών, hashtags, και πολλά άλλα. Αυτή η βιβλιοθήκη απλοποιεί τη συλλογή δεδομένων, επιτρέποντας την εξαγωγή πληροφοριών όπως λεζάντες αναρτήσεων, hashtags, αριθμός ακολούθων, σχόλια και μετρικές εμπλοκής (likes και κοινοποιήσεις). Τα δεδομένα που εξάγονται μπορούν να οργανωθούν σε δομημένη μορφή, όπως ένα αρχείο CSV ή μια βάση δεδομένων, για περαιτέρω ανάλυση. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν χαρακτηριστικά όπως ο αριθμός ακολούθων, το μήκος των λεζάντων, τα hashtags, ο χρόνος ανάρτησης και οι ιστορικές μετρήσεις εμπλοκής.Πρόβλεψη Likes των Αναρτήσεων.Με τα δεδομένα στη διάθεσή μας, το επόμενο βήμα είναι η πρόβλεψη του αριθμού των likes που μπορεί να λάβει μια ανάρτηση. Αυτό περιλαμβάνει τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση προτύπων μεταξύ χαρακτηριστικών, όπως τα hashtags, ο χρόνος ανάρτησης και ο αριθμός των ακολούθων, και του αριθμού των likes που λαμβάνουν οι αναρτήσεις. Βιβλιοθήκες της Python, όπως οι `Pandas`, `Scikit-learn` και `TensorFlow`, είναι απαραίτητες για την προεπεξεργασία των δεδομένων, την εκπαίδευση και την αξιολόγηση των μοντέλων πρόβλεψης. Τα στάδια προεπεξεργασίας περιλαμβάνουν τον καθαρισμό των δεδομένων, τη διαχείριση των ελλιπών τιμών και την κωδικοποίηση κατηγορικών μεταβλητών όπως τα hashtags. Αλγόριθμοι όπως η Γραμμική Παλινδρόμηση, το Random Forest ή τα Νευρωνικά Δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση μοντέλων που προβλέπουν με ακρίβεια τα likes.Χρησιμοποιώντας το `Instagrapi` για την εξαγωγή δεδομένων και τις ισχυρές βιβλιοθήκες μηχανικής μάθησης της Python, οι χρήστες μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει δεδομένων για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών περιεχομένου στο Instagram και την αύξηση της εμπλοκής των αναρτήσεων.