基于局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)的微信朋友圈信息流廣告推薦算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已融入到人們的日常生活之中，各種各樣的社交網(wǎng)絡(luò)平臺不斷涌現(xiàn)，社交媒體已成為現(xiàn)代企業(yè)營銷的重要渠道之一。利用大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，可以有效識別社交網(wǎng)絡(luò)中的興趣社區(qū)，為企業(yè)和消費(fèi)者之間的溝通架起了一座橋梁。微信是當(dāng)今中國最火的社交媒體平臺，越來越多的企業(yè)通過微信朋友圈信息流廣告來向消費(fèi)者傳播品牌信息。由于這種新型的廣告模式上線時間較短，消費(fèi)者普遍反映收到的產(chǎn)品廣告與自己的消費(fèi)需求不符?；诖?，本研究致力于

2、找到一種新的用戶選擇算法用于提高微信朋友圈信息流廣告推薦系統(tǒng)的精準(zhǔn)性。
　　本文首先對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的典型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了回顧，通過比較其優(yōu)缺點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)基于全局的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法需要預(yù)先了解社區(qū)的相關(guān)信息，計(jì)算復(fù)雜度高、耗時長，而基于局部的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法具有計(jì)算速度快、需要信息少、復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，對微信現(xiàn)有朋友圈信息流廣告推薦算法的不足進(jìn)行了分析，結(jié)合微信網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，本文借鑒L-殼算法提出了一種基于局部社區(qū)發(fā)現(xiàn)的微信網(wǎng)絡(luò)廣告目

3、標(biāo)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。算法從目標(biāo)微信公眾號開始，首先搜尋到該公眾號的所有關(guān)注者作為第一層節(jié)點(diǎn)添加到目標(biāo)社區(qū)中，再利用算法找到所有第一層節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)作為第二層節(jié)點(diǎn)將其添加到目標(biāo)社區(qū)中，然后以局部社區(qū)模塊度M為評價指標(biāo)對第二層節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇，最后將目標(biāo)微信公眾號、第一層節(jié)點(diǎn)和優(yōu)化后的第二層節(jié)點(diǎn)結(jié)合在一起作為微信廣告的目標(biāo)社區(qū)。本文對L-殼算法做了三點(diǎn)改進(jìn):首先，在初始節(jié)點(diǎn)選擇上，指定以目標(biāo)微信公眾號為初始節(jié)點(diǎn);其次，在停止標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定上，采用廣度優(yōu)先

4、寬度為2的方式對用戶篩選后停止;最后，在社區(qū)節(jié)點(diǎn)篩選上，采用模塊度M這一客觀指標(biāo)對節(jié)點(diǎn)進(jìn)行篩選。
　　研究運(yùn)用Igraph軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的分析和可視化處理，在已知網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空手道網(wǎng)絡(luò)、人人網(wǎng)絡(luò)、海豚社會網(wǎng)絡(luò)和美國政治書籍網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行了本算法。用發(fā)現(xiàn)社區(qū)的質(zhì)量作為廣告效果，以認(rèn)可度最高的Newman提出的模塊度Q和算法運(yùn)行時間為評價指標(biāo)，和典型的Infomap算法、Fastunfloding算法、標(biāo)簽傳播算法、模塊度矩陣譜聚類、自旋玻璃

5、算法、Walktrap算法、GN算法、快速貪婪算法的運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，本算法能夠正確識別節(jié)點(diǎn)的社區(qū)歸屬，發(fā)現(xiàn)的社區(qū)有著較好的社區(qū)結(jié)構(gòu)，以局部社區(qū)模塊度M為節(jié)點(diǎn)的刪除標(biāo)準(zhǔn)可以有效識別出邊界節(jié)點(diǎn)，算法的運(yùn)行時間比軟件內(nèi)置的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的運(yùn)行時間長。此外，本文的研究結(jié)果還驗(yàn)證了張婷娜(2010)的研究結(jié)論:隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)雖然理論上沒有社區(qū)結(jié)構(gòu)特性，但是仍有可能出現(xiàn)模塊度較大的分割;Newman的模塊度不適合用來測量社區(qū)差異較大的網(wǎng)絡(luò)。最