Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Оптимизация затрат на рекламу в социальных сетях с использованием моделей влияния

Работа №144852

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

математика

Объем работы36
Год сдачи2024
Стоимость4750 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
13
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 4
Глава 1. Математическая модель 7
Глава 2. Нахождение наиболее влиятельных агентов 9
2.1. Иерархическая кластеризация агентов влияния 9
2.2. Определение необходимой доли агентов 11
Пример 13
Выводы 18
Заключение 19
Список литературы 20
Приложение 22
А - программа поиска агентов влияния для исследования 22
Б - основная программа 24

В настоящее время социальные сети стали неотъемлемой частью повседневной жизни миллионов людей по всему миру. Учитывая то, какое невероятное влияние стали оказывать социальные сети на их пользователей, появление в них рекламного контента оставалось лишь делом времени. Это естественным образом поставило перед рекламодателями задачу о наиболее эффективном способе распространения информации о своих товарах и услугах в конкурентной среде.
Пользователи или агенты взаимодействуют в социальных сетях и влияют друг на друга, а иногда даже побуждают друг друга к действиям. Анализ этих влияний, а также выявление самых влиятельных агентов может помочь в проведении наиболее эффективных рекламных кампаний при минимальных затратах. Для такого анализа применяются модели влияния в социальных сетях. В данной работе будет рассмотрена литература, связанная с исследованием таких моделей, проанализированы основные из таких моделей. Также на примере социальной сети «Вконтакте» будет проделана работа по выявлению наиболее влиятельных из группы агентов и определена доля тех, кому следует выдать бесплатные образцы продукции, чтобы добиться желаемого результата рекламной кампании .
Таким образом, результаты данной работы могут быть полезны как для компаний, занимающихся рекламой в социальных сетях, так и для исследователей в области маркетинга и аналитики данных, стремящихся улучшить эффективность своих рекламных стратегий и оптимизировать затраты на рекламу.
Постановка задачи
Компания, занимающаяся организацией юмористических концертов, стоит перед задачей разрекламировать свои услуги в некоторой социальной сети. Ее целью является максимизация эффективности рекламной кампании с учетом ограниченного бюджета. В рамках данной кампании предполагается раздача бесплатных билетов на концерт нескольким из заданных блогеров, с целью мотивировать их рассказать о впечатлениях от шоу, тем самым оказывая влияние на целевую аудиторию. Требуется определить группу пользователей, которым следует раздать бесплатные образцы, чтобы треть агентов социальной сети в результате приобрела товар .

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В современном мире реклама является очень важным аспектом продвижения товара, а социальные сети на сегодняшний день представляют собой, наверное, самую масштабную и эффективную площадку для ее размещения
Можно отметить, что решение задачи об определении оптимального количества бесплатных образцов товара для распространения в социальной сети представляет собой важную задачу для маркетологов и бизнес - аналитиков.
Подход к решению задачи, представленный в работе, может быть применим и полезен как для крупных корпораций, так и для небольших предприятий, стремящихся оптимизировать свои расходы и маркетинговые стратегии. Данный подход может быть адаптирован под конкретные условия и потребности компании, что позволит повысить эффективность распределения бесплатных образцов и, как следствие, увеличить прибыльность бизнеса.
Поскольку полученные результаты уже основаны на реальных данных социальной сети, можно говорить о возможности использования выводов в конкретных бизнес-сценариях для достижения конкурентных преимуществ и увеличения прибыли при наличии некоторых дополнительных статистических данных для более точного анализа.


1. CHEN W., LAKSHMANAN L., CASTILLO C. Information and Influence Propagation in Social Networks. Synthesis //Lectures on Data Management. - 2013.- P. 1-177.
2. ГУБАНОВ Д. А., НОВИКОВ Д. А., ЧХАРТИШВИЛИ А. Г. Модели влияния в социальных сетях // УБС. - 2009. №27.
3. KEMPE D., KLEINBERG J., TARDOS E. Maximizing the Spread of Influence through a Social Network // Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. - 2003. - P. 137-146.
4. DURRETT R. Lecture Notes on Particle Systems and Percolation. - 1988. - P. 98-201.
5. GOLDENBERG J., LIBAI B., MULLER E. Talk of the Network: A Complex Systems Look at the Underlying Process of Word-of-Mouth// Marketing Letters. - 2001.- Vol. 12. - P. 211-223.
6. GRANOVETTER M. Threshold Models of Collective Behavior // American Journal of Sociology. - 1978. - Vol. 83., No. 6. - P. 1420-1443.
7. MORRIS S. Contagion // The Review of Economic Studies. - 2000. - Vol. 67, №1. - P. 57-78.
8. NEWMAN M. Networks: An Introduction / Oxford University Press, Inc., USA. - 2010.
9. EVEN-DAR E., SHAPIRA A. A Note on Maximizing the Spread of Influence in Social Networks / Internet and Network Economics. - 2007. - P. 281­286.
10. CHANDLER, D. Introduction to Modern Statistical Mechanics/ New York, Oxford University Press. - 1987. - P. 119-124.
11. SCHIFF J. L. Cellular Automata: A Discrete View of the World/ NY: Wiley. - 2007.
12. HANG D., GATICA-PEREZ D., BENGIO S., ROY D. Learning Influence among Interacting Markov Chains // Neural Information Processing Systems (NIPS). - 2005. - P. 132-141.
13. LEZHNINA E. A., KALININA E. A. Algorithm of Hierarchical Matrix Clusterization and Its Applications // Contributions to Game Theory and Management. - 2022.
14. САВИЦКАЯ Д. В. Нормальная форма (0,1)-матриц и алгоритмы ее построения // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. - 2008. - Вып. 4. - С. 85-97.
15. GUO H., LI M. I., SHUAI Zh. Global Stability of the Endemic Equilibrium of Multigroup SIR Epidemic Models// Can. Appl. Math. Q. 2006. - Vol. 14. - P. 259-284.
16. ZHAO B., LI Y. K., LUI J. C. S., CHIU D.-M. Mathematical Modeling of Advertisement and Influence Spread in Social Networks // In NetEcon: Workshop on the Economics of Networks, Systems and Computation. - 2009.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ