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社交网络群中用户活跃度分析与预测

西南师范大学学报（自然科学版） 2018年第12期43卷 115-121页

作者：张效尉余云霞王伟周口师范学院网络工程学院河南周口466001 荆楚理工学院计算机工程学院湖北荆门448000

对于社交网络中不同的群组,由于用户属性(性别、年龄等)、群类别、群成员之间关系等因素的影响,其活跃度各不相同.本文首先从社交网络用户数据中提取人口信息、群的类别、社交关系、群用户黏性(分享消息数、图片数)等特征,然后利用logis... 详细信息

对于社交网络中不同的群组,由于用户属性(性别、年龄等)、群类别、群成员之间关系等因素的影响,其活跃度各不相同.本文首先从社交网络用户数据中提取人口信息、群的类别、社交关系、群用户黏性(分享消息数、图片数)等特征,然后利用logistic回归、支持向量机、BP神经网络等机器学习算法对不同群中用户的活跃度进行预测.结果表明,BP神经网络针对社交网络群中用户活跃度分类判断时具有较高的预测性能,社交关系特征对群用户活跃性具有重要影响.

关键词：社交网络群用户活跃度人口信息学社交关系

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考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法

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计算机科学 2016年第12期43卷 158-162页

作者：王锦坤姜元春孙见山孙春华合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战,因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法。该算法在度量两个项目的... 详细信息

项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战,因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法。该算法在度量两个项目的相关性时,若有记录只对两个项目之一有评分,则利用该记录所对应的评分用户的活跃度和被评价项目的流行度进行相关性惩罚,从而提高数据稀疏环境下低流行度产品被推荐的概率。实验表明,所提算法在保证评分预测精度的情况下提升了推荐结果的多样性和新颖性。

关键词：个性化推荐相关性度量协同过滤用户活跃度项目流行度

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短视频社交媒体用户活跃度的影响因素研究 ——基于S0R理论的分析

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短视频社交媒体用户活跃度的影响因素研究 ...

作者：张金年安徽大学

学位级别：硕士

伴随着短视频用户数量的不断增长以及各种外部条件的助推,短视频成为时下最火热的应用之一,并在全球范围内受到诸多用户的追捧,热度居高不下。究其根本,无疑与其强大的社交属性相关,相比较图片、文字社交,短视频具有真人出镜、即时互动... 详细信息

伴随着短视频用户数量的不断增长以及各种外部条件的助推,短视频成为时下最火热的应用之一,并在全球范围内受到诸多用户的追捧,热度居高不下。究其根本,无疑与其强大的社交属性相关,相比较图片、文字社交,短视频具有真人出镜、即时互动等特征,颠覆了传统社交媒体行业的格局并获得快速发展,推动社交迈入新时代。目前对短视频社交媒体的相关研究颇多,但仍处于探索初期,内容涵盖面不全,理论研究层面有一定空缺。结合现实情况来看,在当前短视频社交媒体行业同质化产品不断涌现、用户市场趋于饱和、现存用户存在大量潜水等的复合背景下,提高用户活跃度以促进更多的内容生产与分享,提高其在行业内的竞争力具有更大的现实意义和价值,开展短视频社交媒体用户活跃度层面的研究进而促进短视频社交媒体的健康持续发展、加深学界对其用户行为的理解也是十分必要的,然而目前此方面相关研究成果较少。因此,本文将短视频社交媒体作为研究场景,以用户的活跃度作为研究主题,结合SOR理论探索短视频社交媒体用户活跃度的影响因素,并基于研究结论为短视频社交媒体运营者提出可参考的具体举措,以期促进短视频社交媒体的健康持续、良性发展。本研究主要包括理论研究与实证研究两大部分,在理论研究部分,主要通过梳理总结有关文献,对当前短视频社交媒体方面以及网络服务用户使用活跃度的相关研究有清晰的认识。在文献归纳的基础上,总结现有研究的缺陷与不足,提出本研究的重要性与必要性。在此基础上,围绕本文的研究主题,界定短视频社交媒体用户活跃度的具体概念、介绍SOR理论框架及其发展演化以及该理论在不同领域的应用,夯实本研究的理论基础;在实证研究部分,通过参考相关文献以及结合访谈、短视频社交媒体的特征等多方面因素,基于SOR理论构建本研究的理论模型并提出假设,通过问卷调查法收集数据,采用结构方程模型对所提假设进行验证,根据假设验证的结果得出本研究的最终模型并就此展开讨论,最后得出本文的结论。从总体上看,本文基于SOR理论构建的短视频社交媒体用户活跃度影响因素模型共包含12个具体因素,包括刺激维度短视频社交媒体用户层面的信息获取、娱乐因素、社交因素和平台层面的信息质量、系统质量、外部激励,以及机体维度用户情感层面的满意度和自我呈现、认知层面的感知易用性和感知隐私风险,反应维度的用户活跃度。基于已有文献及行业现状和发展逻辑提出了12个研究假设,数据指标模型拟合效果较好,最终有10个假设得到验证。具体而言,短视频社交媒体用户活跃度受到多方面因素影响,在S→O维度,信息获取、娱乐因素、信息质量和外部激励会对用户满意度存在显著的正向影响;社交因素和外部激励会对用户自我呈现存在显著的正向影响;系统质量对感知易用性存在显著的正向影响;在O→R维度满意度、自我呈现会对用户活跃度产生显著的正向影响,感知隐私风险会对用户活跃度产生显著的负向影响。未成立的2个假设经过分析也有其内在逻辑。基于实证分析的结果,结合短视频社交媒体的运行逻辑,本研究提出了四条针对短视频社交媒体管理运营者提升用户活跃度的举措:一、多举措并举提升用户的满意度基础,具体可从提高短视频社交媒体平台的信息质量、满足用户的娱乐需求、信息获取需求,提高激励的力度、扩大惠及的用户群等方面展开;二、增强用户自我表达,引领用户自我呈现,具体从短视频社交媒体平台层面的激励因素如经济激励、流量扶持以及用户层面的社交因素如提升社交体验、完善用户交互机制等方面着手;三、重视短视频社交媒体平台隐私保护机制建设,提高用户个人隐私安全意识与法律意识,让用户在个人隐私信息得到保护的同时最大程度发挥其内容创造力;四、注重短视频社交媒体平台的易用性建设,促进形成良好的内容创作应用生态。此外,本文在样本选取、数据收集、模型构建方面还存在一定的局限性,未来研究可在本文的基础上进行优化探索。

关键词：短视频社交媒体用户活跃度 SOR理论影响因素

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区分用户活跃度的活动参与预测问题研究

区分用户活跃度的活动参与预测问题研究

作者：仲恒北京邮电大学

学位级别：硕士

基于活动的社交网络(Event-Based Social Network,EBSN)在近些年得到了飞速的发展,它为用户提供了一个组织、参与和分享活动的平台。在EBSN中预测用户的活动参与情况,不仅可以帮助用户从海量的活动中找到其感兴趣的活动,还可以帮助活动... 详细信息

基于活动的社交网络(Event-Based Social Network,EBSN)在近些年得到了飞速的发展,它为用户提供了一个组织、参与和分享活动的平台。在EBSN中预测用户的活动参与情况,不仅可以帮助用户从海量的活动中找到其感兴趣的活动,还可以帮助活动组织者找到合适的参与者。EBSN中用户参与活动的分布属于长尾分布,尾部的用户被称为非活跃用户。这些用户参与的活动数量少,但是数量众多,并且存在成为活跃用户的可能性。然而,现有的大多数活动参与预测方法都只能预测已经参与过一定数量活动的用户的活动参与情况,不能有效预测非活跃用户的活动参与情况。一些考虑了非活跃用户的活动参与预测方法,也只有在用户之间的社交关系紧密时,才能取得较好的预测效果。针对这个问题,本文提出了一种双层局部随机游走(Double-layer Local Random Walk,DLRW)方法,在用户的局部社交圈中寻找相似用户,根据这些用户的喜好进行活动参与预测,从而提高对非活跃用户的预测效果。另一方面,由于活跃用户与非活跃用户参与活动的行为是有差异的,而现有的活动参与预测方法并没有考虑这种差异性。针对这个问题,本文提出了一种面向不同活跃度用户的多因素活动参与预测模型(Multi Factor event participation prediciton model for Different Activity Users,MFDAU),从内容、时间、空间和社交关系四个方面提取特征,对不同活跃度的用户训练出不同的模型参数,根据不同的用户活跃度选择不同的参数进行活动参与预测,从而有效提升整体的预测效果。本文通过豆瓣同城数据集进行了实验验证,并与现有的一些活动参与预测算法进行了对比。实验结果表明,本文所提出的算法对不同活跃度的用户都有较好的预测效果。

关键词：基于活动的社交网络活动参与预测用户活跃度随机游走

手机银行用户活跃度研究 ——基于D农商行手机银行的案例

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手机银行用户活跃度研究 ——基于D农商行手机银行的案例

作者：康遥中央财经大学

学位级别：硕士

当今世界身处百年未有之大变局,国家“十四五”规划等宏观经济和金融政策要求金融行业加快数字化发展建设,尤其是基于万物互联的新科技及移动智能设备的广泛普及,建设和应用好手机银行已经成为落实商业银行业务创新以及契合数字化转型... 详细信息

当今世界身处百年未有之大变局,国家“十四五”规划等宏观经济和金融政策要求金融行业加快数字化发展建设,尤其是基于万物互联的新科技及移动智能设备的广泛普及,建设和应用好手机银行已经成为落实商业银行业务创新以及契合数字化转型的关键领域。因此,D农商行积极响应国家战略,主动适应经济新常态,在充分结合本土市场和内部发展要求的基础上,主动拥抱金融科技发展的大趋势,以数字化思维重塑手机银行业务逻辑、盈利模式、运行方式、风控模式和组织体系,加速打造“智慧数字银行”目标。但农商系统长期依赖本地客群且年龄整体偏大的痛点,一定程度上也导致了手机银行活跃度不高的问题,不仅影响了D农商行手机银行的品牌形象,从未来看,更可能影响着D农商行在数字化互联网新时代的核心竞争价值。本文旨在以D农商行为案例开展深入研究,以其手机银行的实际数据及现行策略着手,开展用户活跃度现状的深层次分析,挖掘相关影响因素,通过制定差异化且行之有效的提升策略来吸引潜在用户,维护忠实用户,真正实现线上渠道获客并活客,转型中的传统商业银行就如何提升品牌APP用户活跃度研究提供案例证据。本文通过工商管理专业学习和文献期刊阅读的长期积淀,了解国内外手机银行的发展现状及转型痛点,明晰研究方向,提出研究问题,找准研究亮点,确定研究意义。同时,基于关系营销理论、客户关系管理理论及精准营销等理论指导,对互联网金融行业及同行相关可获得的数据进行筛选、整理和分析。通过对D农商行用户活跃度现状及现行营销策略进行阐述,一方面,重点运用大数据研究法,对D农商行手机银行活跃度现状进行建模分析,运用一手数据资料建立证据链,建立变量之间的理论预测模型,并对相关性和因果性问题进行探究。一是对近400万体量的用户数据进行全量标签分析;二是基于真实有效的数据,对D农商行手机银行客群现状、业务痛点、未来趋势及活跃度营销策略进行评估分析,更具有科学性和可借鉴性。另一方面,结合案例分析法,对D农商行手机银行用户活跃度的提升难点进行了深入剖析,目前对于APP活跃因素的探究,更多基于营销推广和用户体验,而本文则创新性地将研究方向选取为活跃度的内因和外因两个维度,通过用户交易喜好、交易习惯、活跃延续性、客群属性、活跃频率、客户触达、权益配置等不同颗粒度分析开展论证,涉及维度更加立体且全面,进而得出的结论也则更加综合。D农商行作为粤港澳大湾区一家地方性独立法人的金融机构,是D市最大的、社会认可度最高的银行,稳居全国农商系统前六名。虽然其APP用户活跃度的发展路径具有独特性,但难以避免地也与同业金融APP存在诸多共性。最后结合本人在D农商行的实际工作经历,对路径痛点进行思考、分析和总结,从强化战略统筹,完善战术保障,兼顾价值效能,夯实运营基础,打造敏捷组织,构建开放生态,丰富产品层次,深化客群营销等几个方面提出了提升策略及保障性措施。通过本文的深入研究,旨在对于以D农商行为代表的传统商业银行,尤其是农信系统改制的地方性股份制银行,就如何提升手机银行用户活跃度提供案例支撑。

关键词：手机银行用户活跃度客群分类精准营销

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考虑用户活跃度和项目流行度的协同过滤算法

考虑用户活跃度和项目流行度的协同过滤算法

作者：刘晓敏河北大学

学位级别：硕士

信息超载问题是当今移动互联网时代面临的难题,数据急剧增长发而导致信息利用率降低,利用传统搜索工具用户很难找到感兴趣的项目。个性化推荐是目前解决信息超载问题的关键技术,该技术的核心思想是根据用户的历史行为和购买记录预测用... 详细信息

信息超载问题是当今移动互联网时代面临的难题,数据急剧增长发而导致信息利用率降低,利用传统搜索工具用户很难找到感兴趣的项目。个性化推荐是目前解决信息超载问题的关键技术,该技术的核心思想是根据用户的历史行为和购买记录预测用户喜好,主动推荐用户感兴趣的项目。协同过滤算法是目前研究最成熟的个性化推荐算法,因而被广泛应用于各个领域,该算法根据用户已有的项目评分预测用户最可能喜欢的东西。但是在实际推荐中,传统协同过滤没有考虑用户活跃度和项目流行度对推荐性能的影响,通常用户的购物行为与用户活跃的和项目流行度有密切联系,比如越是网站的活跃用户,越可能会浏览网站内的冷门项目,说明这两个因素会影响推荐系统预测用户喜好的准确度,因此文本提出考虑用户活跃度和项目流行度的改进算法。本文对个性化研究的发展背景以及当前的研究现状进行梳理,介绍了几种最常见的推荐算法,重点讲述了基于用户活跃度和项目流行度协同过滤算法的的改进思路及实现步骤,改进算法降低了活跃用户的兴趣贡献值并削弱了热门商品对预测评分的影响。实验表明,优化后的协同过滤算法推荐准确度高,推荐覆盖项目范围更广,在电子商务领域更具有实际意义。本文采用实例研究和实验研究两种方法相结合,对传统协同过滤算法,考虑用户活跃度和项目流行度的算法以及改进的算法进行测试评价,对各个算法之间的不同以及具体优化过程进行论述。通过Python编程进行仿真实验,采用Movielen数据集进行测试,实验结果表明,本文提出的改进算法算法表现出更优的推荐性能

关键词：协同过滤算法用户活跃度项目流行度

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在线软件生态系统用户活跃度的经验研究

计算机工程与设计 2013年第1期34卷 185-189页

作者：刘文沛崔强杨达中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190

为了以更少的成本来满足用户的需求,软件公司开始借助第三方开发者建立软件生态系统。提出了度量软件生态系统的用户活跃度的问题,对软件生态系统用户活跃度进行建模,设计层级结构的指标体系。从研究系统层面的用户活跃度为主要目标,分... 详细信息

为了以更少的成本来满足用户的需求,软件公司开始借助第三方开发者建立软件生态系统。提出了度量软件生态系统的用户活跃度的问题,对软件生态系统用户活跃度进行建模,设计层级结构的指标体系。从研究系统层面的用户活跃度为主要目标,分析用户行为,把用户群体的行为作为活跃度的判定依据。定义软件生态系统的具体指标:应用吸引力,用户忠诚度,用户流动性等。进行了案例研究,基于大量用户行为数据,进行服务异常监控和趋势分析。

关键词：软件生态系统用户活跃度软件度量质量控制用户行为

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融合时序行为信息和用户活跃度的动态群组推荐算法

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融合时序行为信息和用户活跃度的动态群组推荐算法

作者：娄永成天津科技大学

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随着科技的快速发展,人们面临着信息过载的问题。推荐系统的出现在一定程度上缓解了这种现象。个性化推荐系统取得了很多突破性进展,随着社交活动形式的丰富,群组推荐也应运而生。然而,现有的大部分群组推荐研究很少考虑序列化交互行为... 详细信息

随着科技的快速发展,人们面临着信息过载的问题。推荐系统的出现在一定程度上缓解了这种现象。个性化推荐系统取得了很多突破性进展,随着社交活动形式的丰富,群组推荐也应运而生。然而,现有的大部分群组推荐研究很少考虑序列化交互行为,只关注用户对项目的整体评分和偏好。但用户在社交网络中的交互行为是不确定的,群组中用户的兴趣偏好会随时间动态变化。传统序列推荐算法主要通过对单一用户历史行为状态建模来预测下一次点击项目,很少考虑整个群组的动态兴趣,导致推荐结果缺乏时效性。为了解决群组动态兴趣推荐的问题,需要对用户行为序列和群组偏好之间的关系进行建模,同时在一定程度上提高群组推荐的公平性,因此本文提出了一种融合时序行为信息和用户活跃度的动态群组推荐方法。主要包括以下内容:(1)对于没有明显群组特征的数据集,采用模糊C均值聚类和皮尔逊相似度结合的方法进行群组初始划分。为了提高群组推荐结果的公平性,在每个时间区间内,对初始群组进行子组划分,根据用户在当前时间区间内的活跃度,将目标群组划分为活跃子组和非活跃子组。在这个层面上,群组成员是动态变化的。(2)在构建用户项目异构图时,一是引入了子图增强策略,应用在非活跃子组上,为非活跃子组的异构图添加虚拟项目节点,深度挖掘非活跃用户的偏好,提高非活跃子组中用户的满意度;二是考虑群组的整体交互行为,将群组与其交互的项目节点作为虚拟节点加入异构图中。在为异构图构建邻接矩阵阶段,考虑了项目之间的关系来增强项目表示。(3)结合图卷积神经网络的邻域聚合特性,在用户嵌入表示阶段完成对群组用户偏好向量的聚合。整个时间线被分成多个离散的时间区间,将每个时间区间的群组偏好向量和项目特征嵌入输入至双向循环门神经网络中,得到带有时序信息的嵌入表示。在这个层面上,群组的表示是动态的。通过在两组真实数据集上进行验证,实验结果表明本文提出方法的推荐结果在命中率和有效性方面优于现有的基准方法。

关键词：群组推荐时序行为图卷积神经网络用户活跃度

中国银行S分行手机银行用户活跃度影响因素研究

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中国银行S分行手机银行用户活跃度影响因素研究

作者：刘云山东大学

学位级别：硕士

商业银行手机银行业务的发展历程,一定程度上代表了银行业与互联网金融浪潮融合的趋势。在互联网金融的背景和形势下,各大商业银行纷纷意识到手机银行业务的战略性发展地位,将其作为线上渠道拓展和网络金融业务拓展的必争之地。对于手... 详细信息

商业银行手机银行业务的发展历程,一定程度上代表了银行业与互联网金融浪潮融合的趋势。在互联网金融的背景和形势下,各大商业银行纷纷意识到手机银行业务的战略性发展地位,将其作为线上渠道拓展和网络金融业务拓展的必争之地。对于手机银行业务综合发展潜力与能力的衡量指标,也从最初的功能比较,过渡到用户体量比较,进而到近两年将每家银行的手机银行活跃客户,即每个衡量时间阶段内,通过商业银行自有手机银行进行交易的活跃客户数作为测量手机银行业务发展能力的重要考核指标。中国银行S分行作为国有商业银行一级分支机构,其手机银行业务的发展形势、路径与规划部署,在一定程度上是银行业金融机构发展网络金融与手机银行业务的缩影,具有深入研究与复制推广的价值;同时,S分行的手机银行客户体量与客户活跃度,位居中国银行辖属36家一级分行前列,无论从研究的普适性,以及样本数据的综合性来说,都具备研究代表性;另外,从中国银行S分行自身来说,分行秉承借助互联网金融实现线上渠道“弯道超车”的发展理念,将手机银行业务作为“天字一号”工程进行推广,摒弃以往粗放式的手机银行业务发展模式,重点关注从“流量”向“质量”的转化,更加关注客户活跃使用情况,也一直加强对手机银行用户活跃度的分析。综合以上因素,研究中国银行S分行手机银行用户活跃度影响因素,具备必要性和可行性,同时研究结果也具有代表性和复制性。本文以中国银行S分行手机银行用户为分析对象,深入研究影响中国银行S分行手机银行用户活跃度的内部因素和外部因素。其中,内部因素主要为客户属性,包括客户年龄结构、交易喜好、登录习惯、客群分类等。研究发现:年龄段在30-60岁的中青年客户群体,使用活跃度更为高频;有积极登录习惯的用户,交易频次更高;新开通手机银行用户,更愿意使用体验手机银行;转账汇款等小额交易需求更多的用户,更有高频使用习惯;与商业银行关系更为紧密的代发薪类客户群体,使用积极性也越高,其余客群次之。外部因素包括银行端的营销活动、客户触达、手机银行自身功能和权益配置等,研究发现:银行手机银行线上营销活动开展,能够吸引用户更加积极的使用手机银行;通过短信、登录提醒、外呼等渠道将手机银行功能与活动触达客户,能够提升客户使用活跃度;银行手机银行功能越完善,客户使用的频次越高;同时,当客户能够从手机银行渠道获得让利与优惠时,他们会更有使用手机银行的积极性。结合以上论文研究结果,本文总结归纳得出,中国银行S分行应该在推广手机银行业务,提升用户活跃度的过程中,注重以上内、外部因素影响,通过加大对手机银行线上业务的重视程度,完善自身功能服务,丰富手机银行使用场景,细分用户客群开展精准营销等方式,综合提升手机银行用户使用活跃度。本文的创新点主要在于,一是创新性运用大数据分析概念和分标签方法,对研究对象1100万用户数据开展多层面、多维度分析。本文运用大数据打标方法,对内生、外生因素与中国银行S分行手机银行用户活跃关联度进行综合分析,使得所有研究结果均建立在大数据铺底数据的支撑基础上,具备真实性和可信性;二是对影响客户活跃度的内外因素开展综合研究,充分考量各种可能因素对手机银行用户活跃度带来的影响,弥补了以往单因素研究分析的不足;三是首次引入客户的金融属性概念,创新研究对象分类方法。本文考虑商业银行金融属性特点,在对手机银行用户的细分中,首次使用了金融客群分类方法,将中国银行S分行手机银行用户划分出代发薪客群、信用卡客群、中高端客群等金融客群分组,将理论研究与商业银行金融实证紧密结合,使得研究结果更加贴近实际,更具备参考性,弥补单纯从性别、年龄等角度对客户分类的不足;四是创新性提出提升商业银行手机银行用户活跃度的决策模型。用户活跃度提升模型,从影响用户活跃度的内生、外生因素综合考量,凝练得出精准营销、平台引流、客户生命周期管理等对应的策略和措施,用以指导手机银行业务发展及客户活跃度提升,对各类商业银行和金融机构用户活跃度提升具有参考价值和借鉴意义。

关键词：手机银行用户活跃度用户属性客群分类外部推动