基于个体影响力的社交媒体营销系统研究与实现
基于个体影响力的社交媒体营销系统研究与实现
【摘要】： 随着互联网的发展,社交媒体日益成为人们获取信息的主要渠道,而品牌的网络口碑成为消费者购买产品和服务的重要参考。因此越来越多的企业选择在社交媒体上进行口碑营销。然而,信息在社交媒体中的传播过程十分复杂,如何投放营销信息才能取得最好的宣传效果是社交媒体品牌营销的关键问题。本文对此展开研究,并实现了一个基于个体影响力的社交媒体营销系统,主要研究内容如下:(1)提出了一种基于主题的个体影响力分析算法,利用个体之间主题兴趣的相似程度判断个体转发信息的意愿,并据此计算个体的影响力和相对排序,同时使用个体的转发意愿为构建信息传播模型提供数据支持。(2)考虑实际应用场景,针对竞争情景下影响力最大化问题,构建信息的竞争传播模型,并设计了一种竞争影响力最大化算法,选择节点集合作为营销信息的投放目标,与传统算法相比,该算法求解速度提升了近十倍,解决了传统算法计算时间过长无法实际应用的问题。(3)设计并实现了一个社交媒体营销系统,该系统可以采集社交信息为个体影响力分析算法提供数据支撑,并且能够在选择投放目标后自动化执行信息投放任务,包括发帖、转发、评论、点赞等操作。同时为了提高信息投放能力,保证营销宣传效果,该系统提供任务管理、账号管理、账号培养等功能。最后,本文在实际网络中对系统的功能进行了测试,实验结果表明该系统能够提高营销信息的投放效率,提高社交媒体营销的宣传效果,具有重要的应用价值。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2020
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