文件名称：确定互联网社交网络中的有影响力的用户-研究论文
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更新时间：2024-06-09 01:52:20
Internet Social Networking Bayesian Methods
Internet社交网站的成功取决于其用户成员的数量和活动级别。 尽管用户通常与其他站点成员（即“朋友”）有许多连接，但是这些“朋友”中只有一小部分实际上可能会影响成员的站点使用情况。 由于需要为每个用户评估潜在的数百个朋友的影响力，因此很难准确地推断出谁具有影响力，因此很难确定管理人员对广告定位和保留力度的兴趣。 我们开发了一种方法，可以使用成员登录活动的纵向记录来确定哪些用户对其他人的活动有重大影响。 我们提出在泊松回归中实现的非标准形式的贝叶斯收缩。 而不是在小组成员之间缩小精力，而是将强度集中在模型中每个用户的变量之间。 该方法确定了最能影响他人活动的特定用户，并且比简单的选择要好得多。 对于社交网站数据，我们发现平均而言，大约有五分之一的用户朋友实际上会影响他/她在网站上的活动水平。