Web病毒式营销挖掘技术的研究与应用

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1、密级：中国科学院大学UniversityofChineseAcademyofSciences硕士学位论文2013年4月By-MengXiangruiADissertationSubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofComputerTechnologyShenyangInstituteofComputingTechnology,ChineseAcademyofScie

2、ncesApril，2013独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国科学院大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。签名：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解中国科学院大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论

3、文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以公布学位论文的全部或部分内容。(涉密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名导师签名：期：≈由B、垆．／o摘要近年来，Web病毒式营销作为电子商务中一种重要的营销策略，成为国内外相关领域专家学者的研究热点。在Web病毒式营销中，核心群体因其具有重要的地位及特殊的作用而具有相当重要的研究价值，但目前国内外相关领域的学者在核心群体的挖掘方面的研究还处在起步阶段，同时针对核心群体制定有效的营销策略的研究更是空白。首先，查阅研

4、读大量的国内外报告、专著、论文以及网络文献等资料，对Web病毒式营销的相关理论进行了深入的学习，掌握了Web病毒式营销的基本原理，深入了解目前Web病毒式营销中客户信任网络的构建与核心群体挖掘的思路与方法，详细分析了目前研究的不足，并确定了本文的研究点。其次，针对目前研究的不足，在Web客户信任网络(CTN，CuStomerTrustNetwork)的基础上提出了节点网络影响集的构建原则与构建方法，充分考虑了在Web客户信任网络中节点之间的相互作用，提出了网络影响集的构建算法BUNES(BuildingUpNetwork．Effec

5、tSet)，给出了两种阈值的确定方法，在此基础上提出了基于网络影响集的核心群体挖掘算法MCGNES(MiningCoreGroupsBasedOnNetwork-EffectSet)。第三，针对现有营销机制未考虑核心群体在营销过程中的重要作用，忽略了Web病毒式营销客户网络的自身构造问题，提出了一种核心群体营销策略，引入购买率的概念，根据核心群体网络影响集中用户的购买率，结合核心群体的自身属性，优化核心群体营销策略。最后，通过对Epinions网站的真实在线数据进行实验，证明构建的网络影响集可以很好的描述客户信任网络中错综复杂的关系

6、，利用不同阈值构建的网络影响集挖掘核心群体分别具有时间性能优势或较高的网络覆盖率(NC，NetworkCoverage)。【关键词】Web病毒式营销网络影响集核心群体挖掘营销策略Web病毒式营销挖掘技术的研究与应用ABSTRACT111eW-ebviralmarketingisrapidlybecomingallimportantmarketingstrategyinthefieldofE-businessandaresearchfocusofdomesticandforeignexperts．Becausethecoregroup

7、splaytheimportantroleinWebviralmarketing，ithashugevalueoftheresearch．However,theresearchofminingcoregroupsisthebeginningandthereislackofresearchintheaspectofrecommendingforCOregroupsdomesticandoverseas．First，alotofinformationislookeduptounderstandthetheoryofWebviralmar

8、keting，suchasreports，monographs，papersandtheliteraturesonintemet．WemastertheW曲viralmarketingandstudythemethodsofminin