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基于购买行为RFM及评论行为RFMP模型的客户终身价值研究被引量：28: 2014年; 在Web2.0时代,越来越多的消费者在购物网站、点评类网站以及社交类网站上发表自己对产品或服务的相关看法,由此对企业产生了巨大的影响。针对用户在线评论行为所产生的价值,以传统的RFM模型为基础构建了基于评论行为的RFMP模型。同时将购买RFM和评论RFMP模型进行结合,提出了适用于线上企业的客户终身价值评价方法,采用熵值法进行了指标权重的确定,并最终选取大众点评网的实际用户数据进行了传统客户终身价值与改进客户终身价值的对比。通过对用户群进行细分,为企业提供了更加精准的营销决策及管理建议。; 赵萌齐佳音; 关键词：熵值法客户终身价值

基于主成分分析的微博话题影响指数评价研究被引量：18: 2014年; 微博作为人们接收与共享信息的新兴社交互动平台,使得有影响力话题的产生成为可能。作为网络舆情产生的萌芽,对于网络话题影响力的评价具有极其重要的意义。基于话题影响力的概念梳理与构成因素界定,提出了微博话题影响指数这一概念。分别从参与者维度、话题维度与网络维度构建微博话题影响指数的指标大类。使用大量客观数据,通过主成分分析法对各指标权重进行客观赋值,最终得到微博话题影响指数的7个主成分以及该指数的计算方法。最后,提出该指数的应用示例,旨在为在线话题管理者提供网络舆情管理的决策支持。; 杜诗雨齐佳音; 关键词：主成分分析

基于领域划分的微博用户影响力分析被引量：7: 2015年; 近年来微博作为一种新兴的社交网络逐渐被广大用户使用。微博信息简短、更新迅速、包含信息量大,给微博用户获取信息带来了诸多不便,因此,利用影响力分析的手段找到具有较大影响力的微博用户具有重大意义。微博内容较传统的媒体信息具有较强的时效性和权威性,同时微博用语也极其不规范,这给微博用户影响力的分析带来了极大的困难。首先对获取的微博用户信息进行领域的划分,采用基于微博内容和用户关注的方式将用户归类到其所属的领域。其中,采用新词发现以及特征扩展的方法来提高划分结果的准确性。然后,对各个领域的用户进行影响力分析,提出3种影响力传播模型,用户最终的影响力大小根据3种模型的结果进行加权计算。最后对实验结果进行分析、比较,证明了计算用户影响力的方法能取得较优的结果。; 刘金龙吴斌陈震沈崇玮; 关键词：文本分析新词发现

CoGrec: A Community-Oriented Group Recommendation Framework: 2016年; Recently, group recommendation becomes substantially significant when it frequently happens that a group of users need to determine which item (e.g. movie, music, restaurant, etc.) to choose. In this paper we employ the information of friend network to propose a Community-Oriented Group Recommendation framework (CoGrec) consisting of non-negative matrix factorization based user profile generation, community detection based group identification, and overlapping community membership based group decision. Along with four inherent aggregation and allocation strategies, our proposed framework is evaluated through extensive experiments on real-world datasets. The experimental results show that the proposed framework is promising and more accurate when the given friend network is much denser, which is suitable for modern review and rating systems.; Yu LiuBai WangBin WuXuelin ZengJing ShiYunlei Zhang; 关键词：RECOMMENDATION OVERLAPPING COMMUNITY FACTORIZATION

云工作流技术在商业智能SaaS中的应用被引量：7: 2013年; 为构建支持海量数据业务分析的软件即服务平台,提出一种轻量级的云中工作流系统。该系统支持个性化商业智能应用的动态构建和运行,实现了业务分析流程的快速开发和灵活部署,提高了业务分析流程的交互能力和响应时间。租户可以租赁云能力并以工作流程的方式定制一组商业分析应用,进而使用云平台的能力来运行这些应用。详细介绍了基于云的工作流系统的体系结构及应用建模、定制、动态构建和调度方法。通过电信应用实例分析验证了该平台的能力。该平台已在电信运营商中使用,取得了良好的效果。; 于乐赵帅章洋吴斌王柏邓超陈俊亮; 关键词：软件即服务云计算

一种用于图卷积网络的社交关系方向门控算法被引量：1: 2020年; 针对社交网络用户态度分析任务中用户之间原有社交关系方向可能阻碍态度信息流动以及标签扩散的问题,提出了一种应用于半监督图卷积网络的社交关系方向门控算法.该算法首先在原有与逆向社交关系方向上分别进行图卷积运算,得到2种用户节点态度特征向量,然后利用门控机制对2种特征向量进行动态融合.扩展了态度信息传播路径的同时,还能够捕捉用户影响力差异,以自动选择态度信息的流动方向.在2个真实热点话题数据集上的实验结果表明,现有图卷积网络在加入该算法之后,其用户态度分析的准确率能够得到有效提升.; 李蕾谢旸蒋亚飞刘咏彬; 关键词：社交网络

基于k-核分解的在线社交网络精准营销新客户识别研究被引量：1: 2018年; 在线社交网络精准营销是现代营销理论的重点发展方向。文章以新浪微博用户作为研究对象,分析用户微博文本内容信息,创建微博用户交互内容数据库。运用复杂网络分析方法构建加权用户关系网络。最后,基于潜在用户价值分析,采用改进的k-核分解方法实现在线社交网络新客户识别。该方法兼顾文本内容信息和用户影响力因素,精准识别在线社交网络中的新客户,实现企业精准化营销对象发现。; 高鹏群邓建高; 关键词：精准营销

客户购买记录可以预测客户评论行为吗?被引量：2: 2017年; [目的/意义]Web2.0环境下互联网中出现大量的用户创作内容(User generated content,UGC)。这一改变给传统的客户关系管理带来了深刻影响,越来越多的学者开始关注客户评论,但是以前的研究大部分关注评论对购买行为的影响,而忽略了购买对评论的反作用。因此,研究购买行为对评论行为的影响作用具有十分重要的意义。[方法/过程]基于大众点评网数据,综合考虑用户自身因素、当前评论行为、客户购买记录,研究了购买记录对评论行为的影响作用,并构建Logit回归分析模型,预测客户在下一阶段的评论行为。[结果/结论]研究结果表明购买记录可以预测客户的评论行为,并采用十重交叉验证了模型的稳定性,为Web2.0用户创作内容的研究提供了理论基础。; 刘慧丽赵萌齐佳音; 关键词：LOGIT回归模型

基于内源动力话题的在线群体形成机理研究被引量：1: 2017年; 【目的/意义】致力于丰富在线群体的研究体系,本文引入系统思想的启示,创新地通过观测社会系统响应函数趋势来定性判断话题的驱动力和传播性,以此将在线群体分成四类,即外源性首要传播型、外源性次要传播型、内源性首要传播型和内源性次要传播型。【方法/过程】运用扎根理论和网络志方法,利用多案例研究法的思路,创新性地从个体成员参与的角度切入,探索内源动力在线群体的形成契机和成长轨迹。【结果/结论】本研究聚焦在个体的不同参与阶段。围绕首要传播型话题和次要传播型话题分别提出模型来揭示其形成过程。并且,通过与讨论外源动力话题的在线群体对比,归纳出不同种类话题的动力来源和传播力对群体形成的影响。; 刘嘉琪刘慧丽齐佳音; 关键词：扎根理论

基于购买行为及评论行为的用户购买预测研究被引量：9: 2016年; 随着网络消费的兴起,第三方点评网站也在蓬勃发展,针对非契约情景下用户未来购买行为预测是用户终身价值评估、用户流失管理等研究领域的关键。为了实现用户购买预测研究,选取了大众点评网的用户数据,结合大众点评网的用户行为特征,借鉴非契约情境中经典的Pareto/NBD模型对用户购买行为进行预测研究,同时尝试在原模型的基础上引入协变量,取得了较理想的改进效果,揭示了大众点评网评论平台中的用户评论数据对用户购买数据的预测作用。; 李美其齐佳音; 关键词：协变量

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国家自然科学基金(71231002)

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