دانلود ترجمه مقاله روشی بر پایه یادگیری ماشین جهت بهبود بازاریابی رسانه اجتماعی

نتیجه گیری:
تحقیق پیشنهادی روی مکانیزم های ML-SMM مفاهیم بازاریابی رسانه های اجتماعی و یادگیری ماشین را توضیح می دهد و ابزار یادگیری ماشین WEKA را ادغام می کند تا رفتار مصرف کننده آنلاین پیش بینی شود و بدین ترتیب بازاریابی موثر تضمین می شود. نمونه مجموعه داده ها با ابزار WEKA گردآوری و تحلیل شدند. نتایج نشان داده عملکرد آن بهتر از سایر ابزارها است. هرچند ابزارهای زیادی برای این وظیفه موجود هستند، اما ترکیب ML-SMM با WEKA از نظر اعمال انواع مختلف از تکنیک های کاوش، کاربردهای تجاری و روش های تحلیل داده، بهتر از سایر ابزارها عمل می کند. همچنین این ترکیب با ایجاد قابلیت های گزارش دهی بهتر، بر محدودیت های سایر ابزارها غلبه می کند. همچنین می توان این ابزار را به کمپین های SMM در حوزه های کسب و کاری مختلف همچون آموزش آنلاین، مراقبت های سلامت، و موسیقی گسترش داد تا نیت ها، ملاحظات و ترجیحات شان مورد بررسی قرار گیرند.

Conclusion:
The proposed work on ML-SMM mechanisms explains the concepts of social media marketing and machine learning and integrates the WEKA machine learning tool to predict online consumer behaviour to ensure effective marketing. Sample datasets are collected and analysed using the WEKA tool, and the results show that it achieves better performance than other tools. Even though many tools are available for this task, the combination of ML-SMM with WEKA performs better than other tools in terms of applying different kinds of mining techniques, business applications and data analysis methods. This combination also overcomes the limitations of other tools by providing better reporting capabilities. This tool can also be extended to SMM campaigns pertaining to different business domains such as online education, health care, and music to explore their intentions, requirements and preferences.