【摘 要】
:
微博作为社交网络的典型代表聚集了大量用户和信息资源,发掘其中的重要用户对开展精准营销具有巨大的商业价值.本文提出一种微博营销中融合行为分析的重要用户发现方法.该方
【机 构】
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辽宁大学信息学院; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金项目】
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沈阳市新兴产业发展专项资金项目(2016(294))资助;辽宁省社会科学规划(L18AGL007)资助;教育部重点实验室资助项目(93K172018K01)资助
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微博作为社交网络的典型代表聚集了大量用户和信息资源,发掘其中的重要用户对开展精准营销具有巨大的商业价值.本文提出一种微博营销中融合行为分析的重要用户发现方法.该方法首先计算微博营销核心影响因素权重,包括:用户活跃度、用户忠诚度以及用户影响力;然后,将其融入到PageRank计算模型,对用户的概率转移矩阵进行更新,并利用更新后的概率转移矩阵计算得到最终用户分阶.经对比实验分析,相较于现有主流算法,本文所提方法因为对用户行为特征的分析更为全面,所以能够更加准确地发现微博营销中的重要用户.
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