社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任關(guān)系的影響用戶識別方法研究
本文關(guān)鍵詞:社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任關(guān)系的影響用戶識別方法研究
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【摘要】:影響用戶是企業(yè)在社交媒體環(huán)境下進行電子口碑營銷的關(guān)鍵。作為一個重要的社會學(xué)概念,信任是用戶簡化決策和處理風(fēng)險的一種機制。為此,基于信任的影響用戶識別已經(jīng)成為電子口碑營銷領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。然而,社會網(wǎng)絡(luò)的無限可達性、實時性和不確定性為基于信任的影響用戶識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)。分析大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信任的特征,研究基于信任的影響用戶識別方法,對企業(yè)施行基于影響用戶的電子口碑營銷,提高企業(yè)品牌知名度和企業(yè)銷售業(yè)績具有重要意義。本文主要針對社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任關(guān)系的影響用戶識別方法進行研究。首先,通過分析大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜、多重的用戶間信任關(guān)系,研究了領(lǐng)域感知的用戶信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法。然后,在領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,考慮信任網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性,研究了具有不同生命周期的領(lǐng)域感知的影響用戶識別方法。最后,分析了社會網(wǎng)絡(luò)中信任與不信任相關(guān)關(guān)系,研究了融合信任與不信任關(guān)系的影響用戶識別方法。具體研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括以下三個方面:(1)基于有向多圖理論建立了大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信任網(wǎng)絡(luò)模型,提出了領(lǐng)域感知的信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法。為了描述大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶間復(fù)雜多重的信任關(guān)系,利用有向多圖模型建模異質(zhì)用戶信任網(wǎng)絡(luò)。為了讓用戶間的信任指標(biāo)更容易被端用戶理解,提出了基于信任領(lǐng)域和用戶影響力的信任度量指標(biāo)。在有向多圖模型和領(lǐng)域感知的信任度量指標(biāo)的基礎(chǔ)上,提出了大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)方法。最后,選擇流行的信任傳播算法在所發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域感知的信任網(wǎng)絡(luò)上進行信任傳播,驗證了本文所提出的信任模型和領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法的有效性。實驗結(jié)果表明了絕大部分信任傳播算法在領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)上都是有效的,表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率、召回率和F值。(2)基于時變超圖理論建立了具有領(lǐng)域依賴和動態(tài)時變特征的社會網(wǎng)絡(luò)模型,提出了不同生命周期的領(lǐng)域感知影響用戶的識別方法;谏鐣J(rèn)同理論,提出了識別領(lǐng)域感知影響用戶的多階段研究框架。為了建模社會網(wǎng)絡(luò)隨時間動態(tài)演繹特征,通過增加一個時間維度,提出了時變超圖模型建模社會網(wǎng)絡(luò)。在時變超圖模型的基礎(chǔ)上,提出了領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)構(gòu)建方法。最后融合信任、領(lǐng)域和時間三個維度,提出了基于PRDA的出現(xiàn)型、保持型和消失型等不同生命周期的影響用戶識別方法。實驗結(jié)果表明本文提出的PRDA方法優(yōu)于SNIE方法和"Popular author"方法。(3)通過融合用戶信任與不信任關(guān)系,研究了混合信任網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì),提出了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響用戶的識別方法;诙确植肌⑾嚓P(guān)系數(shù)以及混合模式,研究了混合信任網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。在PageRank算法的基礎(chǔ)上,提出了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響用戶影響力的MTPR度量指標(biāo)。通過融合信任與不信任關(guān)系,提出了基于MTPR的影響用戶識別方法。最后,利用包含信任與不信任關(guān)系的真實在線信任網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集,驗證了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于MTPR的影響用戶識別方法的有效性。研究結(jié)果表明:大部分用戶的不信任度高于信任度,而僅有小部分用戶的信任度高于不信任度。此外,混合信任網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出異配性。最后,基于MTPR的影響用戶識別方法發(fā)現(xiàn)的影響用戶,在保持較高信任度的情況下仍具有較低的不信任度。
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TP393.09
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,本文編號:1303534
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