Predicting effectiveness of marketing through analyzing emotional context in advertisement using deep learning

Predicting effectiveness of marketing through analyzing emotional context in advertisement using deep learning

This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2020.

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Arafat, Sheikh Mohammad, Islam, Rifatul, Rafi, Ishraque Arefin, Islam, Md. Rashedul
Tác giả khác:	Alam, Md. Golam Rabiul
Định dạng:	Luận văn
Ngôn ngữ:	en_US
Được phát hành:	Brac University 2021
Những chủ đề:	Effectiveness of Marketing Emotional States Deep Learning Supervised Machine Learning LSTM-RNN MFCC
Truy cập trực tuyến:	http://hdl.handle.net/10361/14468

Những quyển sách tương tự

Predicting crime using deep learning
Bằng: Shihab, Muhammad Nafees, et al.
Được phát hành: (2024)

Bangla speech recognition using 1D CNN and LSTM with different dimension reduction techniques
Bằng: Nirjhor, S M Mahsanul Islam, et al.
Được phát hành: (2019)

RED-LSTM: Real time emotion detection using LSTM
Bằng: Labiba, Mansura Rahman, et al.
Được phát hành: (2023)

Speech emotion detection using supervised, unsupervised and feature selection algorithms
Bằng: Rifat, Abu Nuraiya Mahfuza Yesmin, et al.
Được phát hành: (2019)

Human sentiment analysis using natural language processing
Bằng: Shamya, Md. Shamiul Haque Khan, et al.
Được phát hành: (2024)

Analyzing area-wise air pollution level using machine learning for a better future
Bằng: Sihan, Sk. Atik Tajwar, et al.
Được phát hành: (2021)

Performance analysis of deep learning algorithms for Intrusion Detection System(IDS) of IoT Security
Bằng: Fiha, Yeamin Jahan, et al.
Được phát hành: (2022)

Stock Market Price movement prediction using RNN and Point-weight Sentiment
Bằng: Uddin, S. M. Rageeb Noor, et al.
Được phát hành: (2022)

Deep learning based predictive analytics for decentralized content caching in hierarchical edge networks
Bằng: Chakraborty, Dhruba, et al.
Được phát hành: (2022)

A texture based industrial fault diagnosis model using Gammatone Filter Bank and transfer learning
Bằng: Morshed, Atique, et al.
Được phát hành: (2021)

Learning a deep neural network for predicting phishing website
Bằng: Das, Robat, et al.
Được phát hành: (2019)

Dhaka Stock Exchange stock price prediction using Machine Learning and Deep Learning Models
Bằng: Barua, Debalina
Được phát hành: (2023)

Multimodal emotion recognition from Speech and text using heterogeneous ensemble techniques
Bằng: Rafidul Islam, Sheikh Md, et al.
Được phát hành: (2022)

Early threat warning via speech and emotion recognition from voice calls
Bằng: Ishtiak, Ifaz, et al.
Được phát hành: (2019)

Recognition of Bangladeshi sign language from 2D videos using openpose and LSTM based RNN
Bằng: Dewanjee, Tanmoy, et al.
Được phát hành: (2021)

Predicting regional accents of Bengali language using deep learning
Bằng: Ibrahim, Md. Abu, et al.
Được phát hành: (2022)

A conventional & deep learning strategy for analyzing & detecting Bengali fake news in online medium
Bằng: Ahmed, Istiak, et al.
Được phát hành: (2023)

Analysis of financial data on the time series using data from the stock market
Bằng: Shachcha, Ifad Bhuiyan, et al.
Được phát hành: (2022)

Mental health analysis of cancer-diagnosed patients with the lowest survival rate and their caregivers
Bằng: Orchi, Irin Hoque, et al.
Được phát hành: (2023)

Hybrid recommendation system of intelligent captioning using deep learning networks
Bằng: Wasi, Ahamed Al, et al.
Được phát hành: (2024)

Classification of respiratory diseases and COVID-19 from respiratory and cough sound using deep learning techniques
Bằng: Ahasan, Md. Mubtasim, et al.
Được phát hành: (2022)

Electroencephalogram based Emotion Recognition with Graph Convolutional Network Model
Bằng: Islam, Md. Tahmidul, et al.
Được phát hành: (2023)

Emotional intelligence : why it can matter more than IQ /
Bằng: Goleman, Daniel
Được phát hành: (1996)

Behavior change analysis due to violent video gaming using deep learning models
Bằng: Rahman, Akhlak Ur, et al.
Được phát hành: (2024)

Emotional intelligence /
Bằng: Goleman, Daniel
Được phát hành: (1995)

Emotion in interaction
Bằng: Peräkylä, Anssi

Cryptocurrency price prediction and forecasting using machine learning algorithm and long- short term memory mapping
Bằng: Zaman, Md. Sayeed Ibne, et al.
Được phát hành: (2022)

Emotion detection for Bangla language
Bằng: Rushan, Rowshan Rahman, et al.
Được phát hành: (2024)

Recognizing sentimental emotions in text by using Machine Learning
Bằng: Bushra, Tabassum Khan, et al.
Được phát hành: (2023)

TinyML for emotion detection in voice signals: evaluating and proposing algorithms for IoT wearable devices
Bằng: Ahmed, Hasibul Hasan, et al.
Được phát hành: (2024)

Breast cancer prediction using different machine learning models
Bằng: Khandker Al- Muhaimin, et al.
Được phát hành: (2020)

Parent’s perception and practices on socio-emotional development of 0-3 years old children
Bằng: Begum, Iffat Ara
Được phát hành: (2023)

Emotional discipline : the power to choose how you feel : 5 life changing steps to feeling better every day /
Bằng: Manz, Charles C.
Được phát hành: (2003)

Study on human emotion based on facial expressions through human machine communication
Bằng: Murshed, Tahmin Aysha, et al.
Được phát hành: (2021)

Exploring cognitive load and emotional states for the visually impaired
Bằng: Afroz, Sharmin, et al.
Được phát hành: (2019)

Automated image caption generator in Bangla using multimodal learning
Bằng: Rodoshi, Mashiat Hasin, et al.
Được phát hành: (2023)

Demand forecasting on supply chain using ML and NN
Bằng: Hridi, Naoshin Anzum, et al.
Được phát hành: (2023)

A deep learning approach to integrate human-level understanding in a Chatbot
Bằng: Al Mamun, Amirul Islam, et al.
Được phát hành: (2021)

Exploring the perceptions of parents on playful parenting and preschool children’s socio-emotional well-being
Bằng: Zahan, Sharmin
Được phát hành: (2024)

Deep learning approaches to EEG and fMRI data: a comparative study for sleep stage classification
Bằng: Tanvir, Farhan, et al.
Được phát hành: (2024)