社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展深刻改變了當(dāng)今社會人們的生活方式。人們開始習(xí)慣于將自己生活的點點滴滴分享到社交網(wǎng)絡(luò)中,同時也更樂意從社交網(wǎng)絡(luò)中獲取自己感興趣的信息。如何利用社交網(wǎng)絡(luò)所擁有的用戶群進行數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)營銷也成為當(dāng)下研究的熱點。本文針對以病毒營銷為背景的影響力最大化開展研究,研究內(nèi)容可以分為兩部分,基于會員制的社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化問題與基于潛在價值的成本受限影響力最大化問題,具體內(nèi)容如下:(一)基于會員制的社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化問題本文將會員制引入到影響力最大化問題的研究中來。通過分析會員制營銷與傳統(tǒng)實物營銷的區(qū)別,將會員人群區(qū)分為普通會員與粘性會員,明確了會員制營銷追求粘性會員數(shù)目最大化的目標(biāo)。基于此,本文提出了 Membership Based Influence Cascade(MBIC)模型,建模了普通用戶接受好友推薦最終成為粘性會員的過程,同時也引入了對社交網(wǎng)絡(luò)用戶的活躍度與親密度的分析。MBIC模型將影響力傳播過程分為影響階段和參考階段,分別對應(yīng)普通用戶成為會員以及會員成為粘性會員的過程。隨后,基于 MBIC模型本文提出了 Influence-Reference Rank(IRR...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１?Ｅｌｌｅｎ?Ｌｅｅ?ＤｅＧｅｎｅｒｅｓ在奧斯卡頒獎禮上的推特??與此同時，如何充分利用社交網(wǎng)絡(luò)所擁有的巨大潛在價值也成為商業(yè)界和學(xué)??術(shù)界關(guān)注的焦點

?北京郵電大學(xué)工程碩士學(xué)位論文???的便利，同時也極大地提升了用戶對社交網(wǎng)絡(luò)的依賴性，保證了用戶不會輕易流??失。??Ｅｌｌｅｎ?ＤｅＧｅｎｅｒｅｓ??＊＊?關(guān)注?Ｖ??Ｉｆ?ｏｎｌｙ?Ｂｒａｄｌｅｙ＇ｓ?ａｒｍ?ｗａｓ?ｌｏｎｇｅｒ．?Ｂｅｓｔ?ｐｈｏｔｏ??ｅｖｅｒ．?＃ｏｓ....

圖３－１?ＭＢＩＣ中的用戶狀態(tài)轉(zhuǎn)移??參考階段模擬會員用戶成為粘性會員的過程

階段，影響階段和參考階段。??影響階段模擬普通用戶受到粘性會員推薦購買會員身份的過程，它和傳統(tǒng)??１Ｃ模型相似。區(qū)別在于，傳統(tǒng)１Ｃ模型中，節(jié)點間激活概率往往被設(shè)置成固定值??或有限離散值，缺乏對現(xiàn)實世界很好的近似，在ＭＢＩＣ模型中，活躍度和親密度??被納入到節(jié)點間激活概率的計算中....

圖３－２?ＭＢＩＣ中的影響力傳播過程

?北京郵電大學(xué)工程碩士學(xué)位論文???（４）影響階段：激活節(jié)點以一定概率嘗試激活其未激活的鄰居節(jié)點，在這一??過程中被激活的鄰居節(jié)點進入不穩(wěn)定狀態(tài)。??（５）參考階段：不穩(wěn)定節(jié)點觀察其鄰居節(jié)點中己激活節(jié)點數(shù)目占總鄰居數(shù)目??的比重，當(dāng)這一比重大于一定閾值時，節(jié)點進入激活狀態(tài)，否則變....

圖３－３不同數(shù)據(jù)集上又ｐ的增長趨勢（ｓ基于生成，相關(guān)數(shù)據(jù)集將會在實驗環(huán)節(jié)介紹）??所以，我們應(yīng)該在規(guī)模較小時優(yōu)先選擇影響能力強的節(jié)點作為種子節(jié)點，??

）ｉ？５?（ｕ）?（３－９）??在計算Ｍｓ前，＆和７＾都進行了歸一化處理。ａ是介于〇到１的可以調(diào)節(jié)的??參數(shù)。在選擇種子節(jié)點時可以調(diào)整》的值來選擇影響能力強或者參考能力強的候??選節(jié)點。??３．３．２參數(shù)分析與配置??在如何確定分配Ａ和及ｓ的權(quán)重這個問題上，由于影響力最大化子模特....

本文編號：3960835