一種基于微博分眾營銷的個性化推薦算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、分眾營銷是針對傳統(tǒng)營銷的一種突破，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(rèn)真研究，及時解決。第一:準(zhǔn)確的預(yù)測出營銷的產(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。
　　針對如何準(zhǔn)確預(yù)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(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效用公式中各個參數(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OMCFA進(jìn)行算法