社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任關(guān)系的影響用戶識別方法研究.pdf

1、影響用戶是企業(yè)在社交媒體環(huán)境下進(jìn)行電子口碑營銷的關(guān)鍵。作為一個重要的社會學(xué)概念，信任是用戶簡化決策和處理風(fēng)險的一種機(jī)制。為此，基于信任的影響用戶識別已經(jīng)成為電子口碑營銷領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容。然而，社會網(wǎng)絡(luò)的無限可達(dá)性、實(shí)時性和不確定性為基于信任的影響用戶識別帶來了巨大的挑戰(zhàn)。分析大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信任的特征，研究基于信任的影響用戶識別方法，對企業(yè)施行基于影響用戶的電子口碑營銷，提高企業(yè)品牌知名度和企業(yè)銷售業(yè)績具有重要意義。
　

2、　本文主要針對社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于信任關(guān)系的影響用戶識別方法進(jìn)行研究。首先，通過分析大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下復(fù)雜、多重的用戶間信任關(guān)系，研究了領(lǐng)域感知的用戶信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法。然后，在領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，考慮信任網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)性，研究了具有不同生命周期的領(lǐng)域感知的影響用戶識別方法。最后，分析了社會網(wǎng)絡(luò)中信任與不信任相關(guān)關(guān)系，研究了融合信任與不信任關(guān)系的影響用戶識別方法。具體研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下三個方面:
　　(1)基于有向多圖理

3、論建立了大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信任網(wǎng)絡(luò)模型，提出了領(lǐng)域感知的信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法。為了描述大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶間復(fù)雜多重的信任關(guān)系，利用有向多圖模型建模異質(zhì)用戶信任網(wǎng)絡(luò)。為了讓用戶間的信任指標(biāo)更容易被端用戶理解，提出了基于信任領(lǐng)域和用戶影響力的信任度量指標(biāo)。在有向多圖模型和領(lǐng)域感知的信任度量指標(biāo)的基礎(chǔ)上，提出了大規(guī)模異質(zhì)信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)方法。最后，選擇流行的信任傳播算法在所發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域感知的信任網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行信任傳

4、播，驗證了本文所提出的信任模型和領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)方法的有效性。實(shí)驗結(jié)果表明了絕大部分信任傳播算法在領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)上都是有效的，表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率、召回率和F值。
　　(2)基于時變超圖理論建立了具有領(lǐng)域依賴和動態(tài)時變特征的社會網(wǎng)絡(luò)模型，提出了不同生命周期的領(lǐng)域感知影響用戶的識別方法?；谏鐣J(rèn)同理論，提出了識別領(lǐng)域感知影響用戶的多階段研究框架。為了建模社會網(wǎng)絡(luò)隨時間動態(tài)演繹特征，通過增加一個時間維度，提出了時變超圖模型建模社

5、會網(wǎng)絡(luò)。在時變超圖模型的基礎(chǔ)上，提出了領(lǐng)域感知信任網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)構(gòu)建方法。最后融合信任、領(lǐng)域和時間三個維度，提出了基于PRDA的出現(xiàn)型、保持型和消失型等不同生命周期的影響用戶識別方法。實(shí)驗結(jié)果表明本文提出的PRDA方法優(yōu)于SNIE方法和“Popular author”方法。
　　(3)通過融合用戶信任與不信任關(guān)系，研究了混合信任網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)，提出了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響用戶的識別方法。基于度分布、相關(guān)系數(shù)以及混合模式，研究了混合信任

6、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。在PageRank算法的基礎(chǔ)上，提出了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下影響用戶影響力的MTPR度量指標(biāo)。通過融合信任與不信任關(guān)系，提出了基于MTPR的影響用戶識別方法。最后，利用包含信任與不信任關(guān)系的真實(shí)在線信任網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，驗證了混合信任網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下基于MTPR的影響用戶識別方法的有效性。研究結(jié)果表明:大部分用戶的不信任度高于信任度，而僅有小部分用戶的信任度高于不信任度。此外，混合信任網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出異配性。最后，基于MTPR的影響用戶識別方