【摘 要】
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本文立足于社交媒体平台,对意见领袖识别机制进行研究分析。在国内外相关文献综述、理论梳理的基础上选取了典型的社交媒体平台——微博作为实验平台,结合社会网络分析、情感分析技术和人工神经网络算法,提出社交媒体意见领袖识别模型。论文首先根据营销理论RFM模型等理论建立意见领袖指标体系。接着,从社会网络结构的角度出发,选取紧密中心度值作为社交媒体意见领袖真实值,为下一步训练以BP神经网络算法为主的识别模型做
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本文立足于社交媒体平台,对意见领袖识别机制进行研究分析。在国内外相关文献综述、理论梳理的基础上选取了典型的社交媒体平台——微博作为实验平台,结合社会网络分析、情感分析技术和人工神经网络算法,提出社交媒体意见领袖识别模型。论文首先根据营销理论RFM模型等理论建立意见领袖指标体系。接着,从社会网络结构的角度出发,选取紧密中心度值作为社交媒体意见领袖真实值,为下一步训练以BP神经网络算法为主的识别模型做准备。随后,爬取到微博平台上某MCN机构账号下的意见领袖相关数据,按照以上指标量化公式进行处理,构建意见领袖们与部分粉丝们的社会网络,得到意见领袖的紧密中心度值。最后,把以上的数据输入BP神经网络模型中,通过BP神经网络算法实现社交媒体意见领袖的识别模型。并通过均方误差检验、模型预测值排序结果的比较分析,验证了本文模型的有效性。同时对品牌企业发掘意见领袖的方法、MCN机构培养意见领袖的方式提出了针对性建议。该模型在一定程度上提高了发掘意见领袖的效率,提供了多方位评估博主是否具备意见领袖价值的指标体系,提高了意见领袖识别的准确性。为企业在鱼龙混杂的社交媒体上找到真正有意见领袖价值的网红博主提供识别模型、开拓选择思路,减少选择成本。
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