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时间:2018-10-09
《精品毕业论文web病毒式营销核心群体挖掘与全局营销策略优化》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、摘要随着电子商务的发展,Web病毒式营销因其较传统营销方式的独特优势而得到广泛的关注与应用。目前,数据挖掘技术已经成功地运用到传统的营销方式,但对病毒式营销的研究尚未深入展开。首先,根据国内先进的Web病毒式营销数据挖掘理论,在同时考虑影响客户购买产品或服务的内在因素与外在因素的基础上,构建了基于客户信任网络的产品信息扩散模型(CTNBasedDiffusionofProductInformation),并通过引入环境影响解决了孤立点的接受与推荐问题。其次,针对静态的CTN网络,设计了两种核心群体挖掘算法——VMCGM(Vira
2、lMarketingCoreGroupMining)与E-VMCGM(EnhancedVMCGM),实现了病毒式营销核心群体的挖掘。第三,由于动态性是社会网络的本质之一,为了实现客户信任网络的动态更新,避免传统的连续型病毒式营销策略带来的重复计算问题,设计并实现了基于网络更新日志(NetworkChangeLog,NCL)的核心群体动态挖掘算法DMCG(DynamicallyMiningCoreGroup)。该算法可在解决上述两个问题的同时,能够保证核心群体挖掘的准确度。最后,考虑到产品负面评价信息对购买者的影响,设计实现了一种
3、产品负面影响控制算法,实现了一定程度上的负面影响传播的控制。关键词:病毒式营销;客户信任网络;核心群体挖掘;社会网络;动态挖掘IVAbstractWiththedevelopmentofE-commerce,Webviralmarketingisbeingconcernedandappliedmorewidelyaccordingtoitsuniqueadvantagescomparedwithtraditionalways.Atpresent,datamininghasbeensuccessfullyemployedintra
4、ditionalmarketing;however,thereislittleworkonviralmarketing.Firstly,theprojectbaseonadvancedWeb-basedviralmarketingofdataminingtheory,takingintoaccountbothinternalfactorsandexternalfactorswhencustomerpurchasingproductsorservices,buildingCTNbaseddiffusionofproductinfo
5、rmationmodel.Atthesametime,byintroducingtheenvironmentalimpact,acceptanceandrecommendationproblemsofisolatednodehasbeenresolved.Secondly,theVMCGMandE-VMCGMcoregroupminingalgorithmswhichworkingonthestaticCTNbasednetworkwasintroducedtoimplementthecoregroupsofviralmarke
6、tingmining.Thirdly,thedynamiccharacterissocialnetworksinitself,inordertoachievingthedynamicupdateofCTNnetworksandavoidingredundantcountingwhichappearsontraditionalcontinuousviralmarketingstrategy,theprojectimplementanetworkchangelog(NCL)baseddynamicallyminingcoregrou
7、palgorithm(DMCG).Thealgorithmcansolvethetwoproblemsaboveandtoensuretheaccuracyofthecoregroupminingmeanwhile.Finally,theprojectimplementnegativeimpactcontrolalgorithmwhichtakeeffecttosomeextent.Keywords:ViralMarketing—Ⅱ—;CustomerTrustNetwork—Ⅱ—;MiningCoreGroup;SocialN
8、etwork—Ⅱ——Ⅱ—;DynamicallyMiningIV目录摘要IIAbstractIII目录IV1概述11.1项目背景11.1.1Web病毒式营销11.1.2国内外现状21.1.3社会网络31.1.4基于社会网络的数据挖掘41.2系统设计目标与要求52
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