【摘 要】
：
影响力最大化是社会化营销的热点研究内容.目前关于影响力最大化的研究通常基于网络拓扑结构的视角,忽视了消费者兴趣、企业成本等因素.本文基于多目标优化的视角,考虑结构影响力、用户兴趣和企业成本等因素,构建影响力最大化的多目标优化模型.为了提高优化效果,本文用经典的影响力最大化算法获得有影响力的节点作为候选种子集,基于改进的线性阈值模型计算种子集合的结构影响力、所影响用户的兴趣度和企业成本,并利用多目标
【机 构】
：
合肥工业大学管理学院,合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009
【出 处】
：
信息系统协会中国分会第六届学术年会
论文部分内容阅读
影响力最大化是社会化营销的热点研究内容.目前关于影响力最大化的研究通常基于网络拓扑结构的视角,忽视了消费者兴趣、企业成本等因素.本文基于多目标优化的视角,考虑结构影响力、用户兴趣和企业成本等因素,构建影响力最大化的多目标优化模型.为了提高优化效果,本文用经典的影响力最大化算法获得有影响力的节点作为候选种子集,基于改进的线性阈值模型计算种子集合的结构影响力、所影响用户的兴趣度和企业成本,并利用多目标演化算法NSGA-Ⅱ获得多目标影响力最大化的不可支配解集.基于真实社交网络数据的实验表明,所提方法可以为企业提供更加柔性的决策建议.
其他文献
分析行业上市公司可以更好地了解和研究行业发展状况,因此,本文中搜集了80个有色金属行业上市公司在2013年8月1日至2013年12月2日之间81个交易日的股票收盘价格数据,运用相关系数法构建了有色金属行业上市公司股票网络模型,通过分析有色金属行业股票网络的小世界性、无标度性、中心性和凝聚子群等特性来揭示有色金属行业发展状况.
本文基于作者关键词的耦合,构建起作者与关键词的相关度,进而得出作者的知识向量.然后,通过知识向量计算作者之间的相似度,以作者为节点,相似度为加权边,构建了科研网络图并且提出了两阶段社团发现算法.最后,用情报学和管理学两个领域数据进行实证研究,算法效果良好.
24小时知识工厂的提出为全球化运作打开了新的视野,而该模型下知识共享空间问题的研究对推动该模型的发展具有重大影响.文章将商空间粒度计算理论引入知识共享空间的细分中,结合知识共享空间的特性,提出了一种基于粒度合成理论的知识共享空间细分方法.该方法首先基于不同结构知识单元的特征获得知识共享空间的不同分类结果,并认为这些分类结果构成不同的商空间,再根据粒度合成理论将这些商空间组织起来得到知识共享空间的最
当前社会化媒体被越来越多的上市企业应用到日常经营活动中,社会化媒体指标与企业金融表现的关系成为近几年企业经营者和学者关注的热点问题.本文以中美上市企业为研究对象,以新浪微博及Twitter中企业官方微博的粉丝数、关注账户数、发布微博总数构建社会化媒体指标,对比分析了中美上市企业的社会化媒体指标与企业金融表现的关系.研究结果表明,虽然中国企业对社会化媒体的采纳率更高,但美国企业的活跃度更高.两国所有
This article contributes to IS research by providing an enriched understanding about how social climate of friendship group affects members purchase we-intention and actual behavior.Empirical data col
越来越多的企业利用社会化媒体开展市场营销和客户服务.然而,社会化媒体的商业价值如何,能否提升企业知名度并扩大潜在受众是学术界和业界关注的热点问题.本文以微博平台为研究对象,研究企业微博对用户口碑的影响.本研究抓取了新浪微博上30家企业微博的相关数据,进行面板数据回归分析.结果显示,积极地运营企业微博能够引发用户的参与行为,进而影响品牌的认知度.本研究成果丰富了IT商业价值研究,对企业具有一定的指导
社会化媒体的快速发展为企业社会化商务的开展提供了新的途径与平台.论文基于技术接受模型(TAM),运用结构方程模型对企业社会化媒体的用户参与意愿展开研究.研究结果表明;感知有用性、感知易用性会对社会化媒体的使用意愿产生显著的正向影响,使用意向会对使用行为产生显著的正向影响.本研究结果可以为企业制定富有针对性的社会化媒体营销策略提供有价值的参考与借鉴.
本文是对涉及四方利益主体的网络舆情形成机制的研究.在界定各参与主体收益和成本的基础上,构建四方演化博弈模型,并对相应模型进行求解和均衡条件分析,挖掘其中包含的舆情危机化解策略.最后,对本次研究进行简要总结,提出其中的不足和未来的研究方向.
以政府应对网络舆情为应用背景,引入面向政府的网络舆情知识服务,用以解决应对网络舆情过程中政府的知识需求问题.在构建知识组织-知识供应的两阶段知识服务流程模型的基础上,剖析了面向政府的网络舆情知识服务功能模型,提出了基于OGSA的网络舆情知识服务平台架构和知识服务节点拓扑结构的实现方式,初步搭建了面向政府的网络舆情知识服务体系框架,为实现网络舆情知识向政府管理者的有效供应提供了参考.
随着互联网的迅猛发展,公众逐渐开始通过社交媒体来发表自己对于社会事件的看法.在Web2.0时代公众广泛参与的理念下,对上述信息的有效分析并将结果以合理形式展现对于舆情监测有着重要意义.鉴于此,本文提出了一种新颖的基于社交平台的舆情分析方法,采用概率主题模型LDA抽取公众对于某一事件的不同主题观点,利用深度学习的word2vec模型计算出每条文本的情感强度,分别对事件整体以及事件下各潜在主题进行情感