【摘 要】
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社交网络作为Web2.0时代的一个重要部分,在社会传播信息环节中起到不可忽视的作用。近年来,微博作为新兴的社交网络,展现出了强大的生命力。基于微博平台受到民众的普遍关注,
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社交网络作为Web2.0时代的一个重要部分,在社会传播信息环节中起到不可忽视的作用。近年来,微博作为新兴的社交网络,展现出了强大的生命力。基于微博平台受到民众的普遍关注,越来越多的企业选择微博作为其企业舆情传播的首要平台。企业在通过微博平台进行企业舆情推广的过程中,由于成本等因素的限制,企业不可能也没必要将信息推送给微博中的每一个用户。通常采取的策略是选择部分用户进行信息推送,并通过社交网络用户间的信息扩散,将企业舆情信息传播给社交网络中尽可能多的用户。结合该现实问题,本文定义了一个社交网络信息传播问题:成本约束下企业舆情影响力最大化问题,并将该问题建模成为一个带约束的优化问题。为了解决上述问题,首先,考虑到不同用户对不同主题的兴趣都有所不同,本文对信息源进行主题划分,研究了不同主题的企业舆情在微博中的传播情况;其次,考虑了企业实践中有限成本的约束条件,将企业舆情影响力最大化问题建模成一个带约束条件的影响力最优传播模型,使得模型更能符合现实管理情景;最后,在新浪微博和twitter数据集上分别进行了实验验证,实验表明,遗传算法能够有效地解决成本约束下影响力最大化问题,并进一步以遗传算法解决成本约束下企业舆情影响力最大化问题,比较不同类型的企业舆情在微博中的传播情况。问题的研究对现实世界中企业在推广营销策略、维护品牌效应等方面具有很好的指导意义:在有限成本约束下,针对不同类型的企业舆情,选择相对应的初始传播用户群进行推送,可以将信息传播影响到尽可能大的范围,促使不同类型企业舆情在微博中影响传播最大化。
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