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國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 朱宣樺的 機器學習於電影票房之預測 （2021），提出The platform imdb關鍵因素是什麼，來自於電影票房預測、機器學習、情緒分析、社群媒體、基因演算法。
而第二篇論文樹德科技大學 資訊管理系碩士班 蔡旭昇、董信煌所指導 劉育伸的 應用情緒及性別辨識進行差異化行銷廣告 （2020），提出因為有 差異化行銷、網路廣告、影像辨識、Zenbo的重點而找出了 The platform imdb的解答。
機器學習於電影票房之預測
為了解決The platform imdb 的問題，作者朱宣樺 這樣論述：
近年數位科技發展迅速，網路與生活之中藏著越來越多可分析資訊。本文以預測全球電影總票房為目標，探討不同資料組合預測票房之結果。由於電影收益以電影院票房為主，分析觀眾有興趣的電影主題，對製片商是重要考量，而社群媒體是大眾日常傳播訊息的平台，透過貼文或評論來分享自己的觀點，觀眾發表對電影的好評與負評，將會影響他人願不願意到電影院支持觀賞。本研究從全球電影資訊網站 Box Office Mojo 與網路電影資料庫 IMDb 收集電影資料，並透過全球社群網站推特 (Twitter) 收集電影上映前三天熱門推文，以及 Rotten Tomatoes 專業影評家對該電影的評論，並使用 Python VAD
ER 針對兩大平台評論做情感分析，將文字轉成情緒分數，結合電影相關資料與情緒分數進行機器學習。首先進行資料預處理 (data preprocessing)，將資料分成電影結構資料集、Twitter 推文、Rotten Tomatoes 評論，再做特徵篩選 (Feature Selection)，分成五組實驗數據進行訓練，以最小平方支持向量迴歸 (LSSVR)、倒傳遞類神經網路 (BPNN)、廣義迴歸神經網路 (GRNN)、隨機森林 (Random Forest)、分類決策樹 (CART) 應用於預測電影總票房。
應用情緒及性別辨識進行差異化行銷廣告
為了解決The platform imdb 的問題，作者劉育伸 這樣論述：
在科技發展訊速狀態下，現代的機器人的功能是多元化的，透過雲端運算將可用影像來辨識人臉的情緒及性別，達到影像辨識的作用。比起早期的機器人只能運行一個工作量，現代機器人是有資料庫當後台來處理多重的工作量。這類的工作量像是可遠端視訊、與高齡長者可對話的互動、可說故事給年幼的小孩聽等等的功能，這類功能的機器人是居家型機器人，例如華碩研發的Zenbo居家機器人。傳統的行銷是以大眾行銷的模式，用眾多的人來達到高銷售的目的，當發現有不同需求的反應時，會形成目標行銷的出現，來滿足不同需求的人們。近幾年使用網際網路的人數攀升，讓傳統行銷的手法及觀念會移轉到網路上進行行銷活動，在網路行銷裡以吸引的方式讓瀏覽網頁
的人發現有興趣的網頁。在性別與情緒的不同，導致在行銷的方面會有差異化的行銷。本研究使用機器人當前端介面，利用雲端平台分析性別及情緒，推送符合性別及情緒廣告達到適性客製化行銷網路廣告。