發(fā)布時(shí)間：2024-04-21 11:32

　　社交網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展深刻改變了當(dāng)今社會(huì)人們的生活方式。人們開始習(xí)慣于將自己生活的點(diǎn)點(diǎn)滴滴分享到社交網(wǎng)絡(luò)中,同時(shí)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(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)營(yíng)銷也成為當(dāng)下研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)以病毒營(yíng)銷為背景的影響力最大化開展研究,研究?jī)?nèi)容可以分為兩部分,基于會(huì)員制的社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化問題與基于潛在價(jià)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(huì)員制的社交網(wǎng)絡(luò)影響力最大化問題本文將會(huì)員制引入到影響力最大化問題的研究中來(lái)。通過分析會(huì)員制營(yíng)銷與傳統(tǒng)實(shí)物營(yíng)銷的區(qū)別,將會(huì)員人群區(qū)分為普通會(huì)員與粘性會(huì)員,明確了會(huì)員制營(yíng)銷追求粘性會(huì)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(huì)員的過程,同時(shí)也引入了對(duì)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(duì)應(yīng)普通用戶成為會(huì)員以及會(huì)員成為粘性會(huì)員的過程。隨后,基于 MBIC模型本文提出了 Influence-Reference Rank(IRR...

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

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

?北京郵電大學(xué)工程碩士學(xué)位論文???的便利，同時(shí)也極大地提升了用戶對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的依賴性，保證了用戶不會(huì)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(huì)員用戶成為粘性會(huì)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(huì)員推薦購(gòu)買會(huì)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(diǎn)間激活概率往往被設(shè)置成固定值??或有限離散值，缺乏對(duì)現(xiàn)實(shí)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(diǎn)間激活概率的計(jì)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(diǎn)以一定概率嘗試激活其未激活的鄰居節(jié)點(diǎn)，在這一??過程中被激活的鄰居節(jié)點(diǎn)進(jìn)入不穩(wěn)定狀態(tài)。??（５）參考階段：不穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)觀察其鄰居節(jié)點(diǎn)中己激活節(jié)點(diǎn)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(shí)，節(jié)點(diǎn)進(jìn)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(zhǎng)趨勢(shì)（ｓ基于生成，相關(guān)數(shù)據(jù)集將會(huì)在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)介紹）??所以，我們應(yīng)該在規(guī)模較小時(shí)優(yōu)先選擇影響能力強(qiáng)的節(jié)點(diǎn)作為種子節(jié)點(diǎn)，??

）ｉ？５?（ｕ）?（３－９）??在計(jì)算Ｍｓ前，＆和７＾都進(jìn)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(diǎn)時(shí)可以調(diào)整》的值來(lái)選擇影響能力強(qiáng)或者參考能力強(qiáng)的候??選節(jié)點(diǎn)。??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(gè)問題上，由于影響力最大化子模特....

本文編號(hào)：3960835