基于ActivityRank算法的社会化电商意见领袖识别  

作　　者：许宁菲 程生雪 王虎[1] 程艳霞[1] 江长斌[1] 

机构地区：[1]武汉理工大学管理学院,湖北武汉430000

出　　处：《现代商贸工业》2019年第15期47-49,共3页Modern Business Trade Industry

基　　金：基于轻型评论与RFM双视解的重复购买用户识别研究(16BGL089)

摘　　要：社会化电商中的意见领袖在产品的选择和购买上对其他用户产生较大的影响,同时引导着社区的话题讨论。为了更加准确识别社会化电商中的意见领袖,从网络结构的角度出发,借鉴了PageRank算法的基本思想,综合考虑了用户的行为特征,基于多指标综合评价方法设计了ActivityRank算法对用户的活跃度进行排序,以此识别意见领袖。据此,综合考虑了用户行为和社会网络结构,提高了意见领袖识别的准确性。

关 键 词：社会化电商 意见领袖 ActivityRank算法 PAGERANK算法 

分 类 号：F27[经济管理—企业管理]