互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶動了網(wǎng)絡(luò)購物和各類網(wǎng)絡(luò)社交平臺的發(fā)展,在很大程度上改變了人們的生活方式。消費者在使用網(wǎng)絡(luò)購物平臺進(jìn)行購物時,越來越傾向于采納網(wǎng)購平臺買家評價以及在線社區(qū)中的言論和口碑等參考信息。一方面,由于虛擬社區(qū)的信息傳播特性,口碑信息尤其是帶有較強情感的負(fù)面口碑能在短時間內(nèi)迅速擴散,負(fù)面口碑的大規(guī)模擴散會給企業(yè)帶來非常嚴(yán)重的后果;另一方面,當(dāng)下企業(yè)在面對負(fù)面口碑輿情時,不僅反應(yīng)速度緩慢,并且響應(yīng)的措施和效果也不盡如人意。因此,本文以在線社交網(wǎng)絡(luò)中的負(fù)面口碑傳播過程為研究對象,以虛擬社區(qū)在線社交網(wǎng)絡(luò)中的消費者及其社交關(guān)系作為研究背景,通過建立口碑傳播與企業(yè)控制策略模型并進(jìn)行計算機仿真,分析研究在線社交網(wǎng)絡(luò)負(fù)面口碑的傳播過程以及企業(yè)控制策略實施效果。首先將消費者狀態(tài)進(jìn)一步細(xì)分為未知者、感染者、免疫者和潛伏者,然后構(gòu)建傳染病傳播模型,并將線性閾值思想結(jié)合到模型的感染過程當(dāng)中,被感染與否取決于好友整體的感染情況而非單個好友;其次在整個傳播過程中,綜合考慮消費者的感知閾值、傳播概率以及退出概率參數(shù);然后,從不同角度提出正向宣傳型、服務(wù)補救型和意見領(lǐng)袖干預(yù)三種控制策略并在模型中對應(yīng)到具體過程和參數(shù)...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１論文研究框架??１．５論文創(chuàng)新點??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???￣研究背景￣??研究方法???Ｊ?１??口碑傳播模型??????????＇（文獻(xiàn)分析）??負(fù)面口碑傳播控制策略??￣￣￣?＾??在線社交網(wǎng)絡(luò)負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑建模：＊＊?＿?＿＿?！?）???］ｆ???傳播模型仿真與靈敏度分析ｈ?????Ｌ＿???１????....

圖４－１節(jié)點度分布頻率圖??為便于仿真實驗的進(jìn)行，在相關(guān)研宄中對于模型仿真參數(shù)的設(shè)定基礎(chǔ)上［５７＿５９］，??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???４?ＮＩＷＯＭ傳播模型仿真與分析??４．１實驗環(huán)境與初始設(shè)計??仿真實驗使用的在線社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集來自Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ網(wǎng)站，為驗證數(shù)據(jù)集代表??性，基于數(shù)據(jù)集繪制出度為ｋ的消費者頻率圖，即度分布Ｐ（ｋ）如圖２所示，從圖??中可以看出Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ網(wǎng)....

圖４－３消費者感知閾值均值??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???圖４－２各時刻不同狀態(tài)消費者數(shù)量??圖中傳播規(guī)模曲線呈現(xiàn)Ｓ形，從ｔ＝０時刻快速上升，大量消費者獲知負(fù)面口碑??信息，在ｔ＝７時刻逐漸趨于穩(wěn)定并在ｔ＝１３時達(dá)到最大值１２６５并保持不變；并且傳??播規(guī)模、Ｎ⑴、Ｎ（Ｒ）、Ｎ（Ｈ）四條數(shù)量曲線在ｔ＝ｌ＿３時....

圖４－５退出影響因素水平對傳播規(guī)模影響??如圖４－５所示，Ｘ與負(fù)面口碑傳播規(guī)模呈顯著非線性負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)Ｘ較低??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???４．３．２用戶退出傳播可能性對ＮＩＷＯＭ傳播的影響??對于感染者和潛伏者，其在傳播過程中能否快速退出傳播過程成為免疫者是??決定最終傳播規(guī)模的關(guān)鍵，而感染者和潛伏者退出傳播的可能性由退出傳播綜合??影響因素Ａ決定。因此為研究不同退出影響因素水平對傳播的....

本文編號：3998708