一種基于微博分眾營(yíng)銷的個(gè)性化推薦算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、分眾營(yíng)銷是針對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷的一種突破，其強(qiáng)調(diào)精確、細(xì)分、實(shí)效。微博則是近幾年最流行的新興網(wǎng)絡(luò)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(qiáng)大，正好與分眾營(yíng)銷所需的條件不謀而合。
　　基于微博的分眾營(yíng)銷，有兩個(gè)方面的問題非常重要，需要認(rèn)真研究，及時(shí)解決。第一:準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)出營(yíng)銷的產(chǎn)品有哪些用戶感興趣，并能引發(fā)這些用戶持續(xù)的關(guān)注與討論。第二，對(duì)于這些感興趣的用戶，采用何種方式進(jìn)行推薦，才有可能讓微博用戶主動(dòng)關(guān)注廣告，信任廣告推薦

2、內(nèi)容，得到最好的推薦效果。
　　針對(duì)如何準(zhǔn)確預(yù)測(cè)分眾營(yíng)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(duì)微博信息的傳播過程進(jìn)行了描述，建立了微博信息傳播模型的數(shù)學(xué)公式，最后通過Nutch工具，抓取新浪微博的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行仿真分析，并將仿真分析結(jié)果與實(shí)際的話題傳播數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析，驗(yàn)證了本文的微博信息傳播模型能較好地契合實(shí)際。
　　針對(duì)采用何種有效的信息推薦傳播方式問題，本文在分析總結(jié)現(xiàn)有推薦算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合微博數(shù)據(jù)

3、特點(diǎn)，提出了一種在前融合推薦框架下采用基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)協(xié)同分析和內(nèi)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(gè)效用公式中各個(gè)參數(shù)的值。最后通過本文提出的信息傳播模型，抓取新浪微博數(shù)據(jù)對(duì)OMCFA進(jìn)行算法