一種基于微博分眾營銷的個性化推薦算法的研究與應用.pdf

1、分眾營銷是針對傳統(tǒng)營銷的一種突破，其強調精確、細分、實效。微博則是近幾年最流行的新興網絡媒介，其信息傳播速度之快，用戶參與程度之高，用戶凝聚力之強大，正好與分眾營銷所需的條件不謀而合。
　　基于微博的分眾營銷，有兩個方面的問題非常重要，需要認真研究，及時解決。第一:準確的預測出營銷的產品有哪些用戶感興趣，并能引發(fā)這些用戶持續(xù)的關注與討論。第二，對于這些感興趣的用戶，采用何種方式進行推薦，才有可能讓微博用戶主動關注廣告，信任廣告推薦

2、內容，得到最好的推薦效果。
　　針對如何準確預測分眾營銷信息的傳播，本文提出了微博系統(tǒng)的信息傳播模型的概念，對微博信息的傳播過程進行了描述，建立了微博信息傳播模型的數學公式，最后通過Nutch工具，抓取新浪微博的數據對模型進行仿真分析，并將仿真分析結果與實際的話題傳播數據進行了對比分析，驗證了本文的微博信息傳播模型能較好地契合實際。
　　針對采用何種有效的信息推薦傳播方式問題，本文在分析總結現有推薦算法的基礎上，結合微博數據

3、特點，提出了一種在前融合推薦框架下采用基于人口統(tǒng)計學協(xié)同分析和內容分析相融合的推薦算法OMCFA(OrientedMicroblogCollaboration-basedFilteringAlgorithm基于協(xié)同過濾的微博推薦算法)。該算法將用戶相似度和微博相似度融入推薦框架，采用貝葉斯混合效果回歸模型，通過馬爾科夫蒙特卡洛方法得到模型中的各個效用公式中各個參數的值。最后通過本文提出的信息傳播模型，抓取新浪微博數據對OMCFA進行算法