基于复杂网络理论的微博营销研究综述毕业论文外文翻译

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1、基于复杂网络理论的微博营销研究综述摘要微博营销,是可以用复杂网络理论来解释的基于小世界与无标度网络的社交网络营销方式。通过系统地回顾复杂网络理论在不同的发展阶段,本章从微博营销的角度回顾各种文献,然后提取分析方法和微博营销操作指南,发现微博和其他社交网络之间的差异,指出了复杂网络理论所无法解释的问题。总之,它能够为运用复杂网络理论有效地分析微博营销提并为之供理论依据。关键词:复杂网络微博营销社交网络介绍作为一种新兴的营销模式,微博营销在最近几年已经引起了国内学术界的兴趣,但相关文件还是分散的,不方便做深入的研究。在微博上,每ID可以被看作是一个节

2、点,并且在不同的节点之间的连接可以被看作是一个边缘。这些节点,微博社交网络的内在关系,属于典型的复杂网络范畴。因此,从微博营销的角度,复杂网络理论文献为微博营销的研究提供一个系统的构想。总之,复杂网络理论为能够有效地分析微博营销供了理论依据。1微博营销在复杂网络理论中的概念复杂网络理论可以追溯到小世界和无标度网络模型的诞生开始。这两个模型为微博营销提供了网络分析工具和信息传播的解释。1.1小世界网络模型“六度分离”是由斯坦利·米尔格拉姆和其他实证研究发现的,该理论说明真正的网络具有高聚类系数和低水平的路径长度。瓦特和斯托加茨创造性的建立了小世界网

3、络模型的网络结构(WS模型),反映出人际圈中关注熟人形成了高聚类系数,但很少与陌生人交流形成了低水平的路径长度。每个ID与微博熟人和陌生人具有较弱但又紧密的联系,这与WS模型一样,但每个人在网络中可以有大量的弱关系,所以说,微博社交网络与现实社交网络存在许多不同。1.2无标度网络模型鲍劳巴希和阿尔伯特建立了一个模型增长机制和优先连接机制,以反映真实的网络有度分布遵循指数分布和幂律。因为幂律的特征尺度具有无标度分布的特点,这种模式被称为无标度网络模型(BA模型)。指数分布暴露了大多数节点具有较低程度和较弱的影响力,而少数节点有很高程度和强大的影响力

4、,确定了“马太效应”在的微博社交网络中的存在,名人微博比草根微博更具影响力,这是小世界模型所不能描述的。总之,复杂网络理论的小世界和无标度网络模型率先克服了网络规模和常规网络和随机网络结构的制约,介绍了高聚类系数的基本结构特征,较低水平的路径长度,标度分布的幂律,和无标度特性。现有文献对微博营销的复杂网络理论的研究很少,需要进一步地研究。2微博营销在演化的复杂网络理论中的概念复杂网络理论已经逐渐从小世界无标度模型演化为一些主要模型,如传染病模型和博弈模型。对这些进化的复杂网络模型的扩散行为进行研究是有价值的,它可以深刻的揭示微博营销理念的传播。2

5、.1传染病模型流行病模型将人群分为三个基本类型:易感者(S),感病者(I)和移出者(R),根据不同类型之间的疾病传播的过程,以分析疾病传播率,感染水平,以控制感染阈值来控制病情。典型的流行模式是SIR模型和SIS模型。不同之处在于,易感者(I)中的SIR模型变成移出者(R)康复后,SIR模型中用于免疫疾病而被感染的(I)在SIS模型没有免疫力,康复后只会成为敏感的(S)。因此,SIS模型用于可免疫的疾病。这两个模型开发的其他流行病模型:SIR模型修改SIRS模型时,移出者(R)一直是易感者(S),当被感染的(I)是不治之症,SIS模型修改的SI模

6、型在很短的时间呈现疾病的爆发。流行病模型可广泛见于复杂的网络,如计算机病毒的传播,信息和知识的传播。盖梅纳等人表明,由于社会结构的原因疾病爆发后将分层从大的节点传播到小的节点。刘先生等人表明群落结构具有较低的阈值和更大的稳态密度;傅先生认为真正的人际社交网络具有节点度分布的正相关性,但真正的人际关系的社会网络具有负相关性。前者表明社交圈可在除了草根阶层的名人微博社交圈间形成,但后者表明节点可以在微博名人和草根阶层中间形成。2.2博弈模型博弈论结合复杂网络理论能够解释人际交往的微观方面的相关作用。回复,转发,因为它可以分析人在博弈学习模型,动态演化

7、博弈模型,局部相互作用模型之间的复杂的动态过程。(1)博弈学习模式:个人通过网络学习其他人做出最好的决定。学习是决策和博弈行为的一个临界点,而平衡是由非理性的个体要求最优结果的长期的过程。巴拉和戈雅画“邻居效应”,显示了基于个人和邻居历史信息的最优决策过程。(2)动态演化博弈模型:由于基于个体间的边缘断裂和边缘连接的战略选择行为,社会网络的形成似乎是一个动态的结果,富先生等人添加了信誉的动态演化博弈模型,发现人们更倾向于与那些具有良好信誉的个体合作。(3)本地交互模型:基于社区的互动性强的本地网络的信息传播模式对于微博营销来说更为实用。李等人提出

8、了在局域世界里的抑制优先连接机制,并提出了局域世界演化网络模型。伯克等人构建了一个本地交互模型,发现个别行为呈现的局部一致性与全球分散性

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