社交網(wǎng)絡(luò)中基于位置的影響最大化問題分析與算法設(shè)計(jì).pdf

1、影響最大化問題一直是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中廣受關(guān)注的熱點(diǎn)問題，而在在線社交網(wǎng)站成為重要產(chǎn)品營(yíng)銷平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，影響最大化問題的意義愈顯突出。影響最大化問題源自于病毒式營(yíng)銷，可以描述為如何確定一定數(shù)量的初始用戶，通過他們的口碑宣傳，使得最終整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中接受產(chǎn)品或思想的用戶數(shù)量達(dá)到最大。近年來，O2O商業(yè)模式開始嶄露頭角，O2O指對(duì)線下的服務(wù)進(jìn)行線上的交易，它連接了線上的營(yíng)銷和線下的消費(fèi)，正成為電子商務(wù)的一大發(fā)展趨勢(shì)。然而在O2O環(huán)境下，由于用戶

2、線下消費(fèi)環(huán)節(jié)的存在，傳統(tǒng)的單一線上影響傳播模型已經(jīng)不能精準(zhǔn)地描述用戶接受產(chǎn)品的過程，而現(xiàn)有在線社交網(wǎng)站上的影響最大化問題的研究視角也都專注于線上的人際網(wǎng)絡(luò)，O2O模式線上線下相結(jié)合的特征，要求我們將營(yíng)銷過程的線下環(huán)節(jié)和位置特征作為重要的內(nèi)容納入影響最大化問題之中。
　　本文針對(duì)O2O商業(yè)模式下的產(chǎn)品推廣，以基于位置的社交網(wǎng)站LBSN為平臺(tái)，進(jìn)行基于位置的影響最大化問題研究，考慮到用戶地理特征，在同時(shí)涉及到線上線下的口碑營(yíng)銷中，實(shí)現(xiàn)

3、對(duì)初始種子用戶的定位，以達(dá)到產(chǎn)品推廣的效益最大。本文選擇著名LBSN網(wǎng)站Foursquare作為數(shù)據(jù)源，獲取其用戶社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和用戶歷史簽到數(shù)據(jù)，作為真實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
　　本文首先對(duì)現(xiàn)有的影響傳播模型進(jìn)行改進(jìn)，引入線下環(huán)節(jié)，提出了二階段影響傳播模型，可以很好地描述O2O環(huán)境下用戶接受產(chǎn)品的過程;其次針對(duì)O2O模式下產(chǎn)品推廣的位置因素，對(duì)基于位置的影響最大化這一新的問題進(jìn)行了定義和描述;然后基于用戶的歷史位置訪問信息，分析了用戶移動(dòng)

4、行為的特征，提出了線下概率的計(jì)算方法，可以體現(xiàn)用戶消費(fèi)行為的位置偏好，用于傳播模型和影響最大化問題之中;在此之上，本文結(jié)合二階段影響傳播模型的特征，綜合考慮影響力傳播的能力和廣度，定義了啟發(fā)式參數(shù)用以描述用戶的影響力大小，基于此提出并實(shí)現(xiàn)了基于位置的影響最大化算法TPH算法，并通過不同設(shè)置下的分組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法總體上具有較高的優(yōu)勢(shì)，其后針對(duì)TPH算法在特殊情況下的表現(xiàn)，分析用戶被影響的難易程度，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了MR算法對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充，并通過實(shí)