Web病毒式营销核心群体推荐预测与营销策略优化

I 摘 要 随着网上购物方式的广泛应用，客户网络中作为意见领袖的核心群体在 毒式营销中起的关键作用越来越明显，目前，已有研究主要针对核心群体挖掘方面，但在核心群体推荐效力预测方面的研究尚未深入展开。 本文在对电子商务中的数据仓库、 毒式营销核心群体营销策略以及核心群体推荐行为深入研究的基础上，分析现有 毒式营销预测模型的存在的不足，提出了一种针对核心群体的推荐效力预测模型。 首先，针对现有营销机制未考虑核心群体在营销过程中的重要作用，忽略了 出了一种核心群体营销策略，引入购买率的概念，根据核心群体网络影响集中用户的购买率，结合核心群体的自身属性，优化核心群体营销策略。 其次，由于企业的营销投入有限，为了有效进行 毒式营销，需要获知企业营销策略的有效性，即衡量核心群体营销投入的准确性，从而优化营销机制。目前，对于优化营销策略的研究主要针对核心群体以往的推荐行为，未全面考虑到核心群体未来的推荐效力。针对此问题提出一种核心群体推荐效力预测模型，并提出了相应的预测算法，在推荐算法中加入了灰色 借助二元 型，提高了预测精度，从而为企业衡量核心群体营销策略有效性提供了依据，为营销策略优化提供了参考。 为验证提出的预测算法的可行性以及正确性，本文建立了实验模型，并用 现了提出的预测算法，达到了预期效果。 关键词 ： 毒式营销；核心群体；推荐行为；营销策略；预测模型 of as in in eb is At on of is on it of eb a of of in eb s a a it to s in of in s to is to of so as to eb in is to of to By on s t s in As a a eb as as so as to a to of a in to to 录 第 1 章 绪论 . 1 题提出 . 1 . 1 心群体营销策略 . 2 . 3 内外研究现状 . 3 外现状 . 3 内现状 . 4 文研究内容 . 6 第 2 章 毒式营销与核心群体推荐效力预测模型 . 8 毒式营销 . 8 毒式营销的原理 . 8 据仓库与 毒式营销 . 9 毒式营销中的数据仓库 . 9 击流数据仓库 . 10 心群体推荐效力预测模型 . 11 测模型研究背景 . 11 测方法概述 . 12 第 3 章 毒式营销核心群体营销策略 . 14 络影响集与核心群体 . 14 心群体的挖掘 . 15 心群体推荐行为 . 16 销群体与营销策略 . 19 章小结 . 21 第 4 章 毒式营销核心群体推荐效力预测模型 . 23 统的预测模型 . 23 关定义 . 24 V 毒式营销核心群体推荐效力预测模型 . 24 于灰色系统建模方法 . 25 于马尔可夫模型建模方法 . 28 于二元 型的核心群体失败推荐行为建模方法 . 30 毒式营销核心群体推荐效力预测算法 . 31 章小结 . 32 第 5 章 毒式营销核心群体推荐效力预测模型的实验 . 33 毒式营销核心群体推荐效力预测模型实验准备 . 33 验环境 . 33 验数据介绍 . 33 介 . 34 心群体信誉度权重对推荐成功率影响实验 . 35 验过程描述 . 35 价标准 . 36 验结果及分析 . 37 心群体推荐效力预测模型实验 . 38 验过程描述 . 38 价标准 . 38 心群体推荐效力预测模型实验结果分析 . 39 章小结 . 41 结论 . 42 参考文献 . 44 致谢 . 46 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 . 47 1 第 1 章 绪论 题提出 随着网上购物方式的普及， 毒式营销已成为电子商务中必要的组成部分。电子商务网站上的 毒式营销理念成为研究热点。在 毒式营销中，客户网络中的核心群体在 毒式营销中发挥着重要作用。核心群体是指从客户网络中找到的对某类产品或服务具有关键作用的影响者1，能够作为意见领袖的那部分个体，即在某一领域或行业有较高的知名度与信誉度，并且对流行趋势比较敏感的人组成的集合。 虽然 毒式营销为企业发展提供了优良的营销模式，然而一些问题也会相应而来。企业为了长远的发展前景，会对客户网络中成功推荐产品或服务的核心群体实施营销策略，例如给予一定的经济补偿，从而激发其推荐积极性。由于企业在营销策略方面的投入有限，因此能否在有限资金投入的情况下，较大程度上保证营销投入的准确性与有效性，达到扩大品牌知名度、增加营销收益的目的成为企业关注的关键问题。 毒式营销核心群体推荐效力预测机制应运而生， 它通过对核心群体的自身属性、当前推荐行为以及历史推荐信息等进行分析、挖掘，预测核心群体在未来阶段中的推荐行为，并与其实际的推荐行为比较，从而衡量核心群体营销策略的准确性。不仅该机制能为商家调整营销策略提供依据，帮助其制定营销计划，确定发展方向；同时还能极大程度上激发核心群体的推荐积极性，提高核心群体对于商品的忠诚度，提高用户购买率，增加营销收益。核心群体推荐效力 预测与营销策略优化机制已经成为当今 毒式营销 1997 年，网络创业者 早提出了 毒式营销的概念，此后因其较传统电子商务营销模式的独特优势而受到重要的关注，并被广泛采用2。 毒式营销是指借助用户的口碑传播原理，通过为用户提供有价值的产品和服务，基于用户对产品或服务的肯定态度而进行的自觉传播，往往以一种不经意的方式引发用户之间自发地推荐和主动传播，借助互联网的巨大的用户规模和传播快捷性实现营销效果的扩大化。 2 当今 术高度发达，产品以及商家的宣传信息在随处可及的电子商务平台上越来越多，这是以企业花费大量的营销成本为代价的，然而由于人们对广告信息的信任程度逐渐降低，并且用户是被动的接受产品信息，因此消费者在浏览到宣传信息后是否乐意接受还是未知的。另外，关于产品的信息大量的充斥在电子商务网站上，用户很难性海量的数据中找到信任的商品，这都是电子商务网站上亟待解决的问题。 毒式营销是网络营销与口碑营销的有机结合。 现今日益激烈的电子商务环境下，消费者已经不再盲目迷信各式的广告宣传，他们的消费行为越来越理性。对于许多类型的产品或服务，例如：汽车，电话业务以及电子邮件服务等，用户的购买决策都会受到周围人群的强烈影响。根据一项 调查显示， 68%的个人在购买家电之前都会参考亲戚或朋友的建议 占使用搜索引擎查找产品信息人数的 50%以上3。 毒式营销利用客户之间的相互影响，通过对市场中有重要影响力的客户进行少量的投入从而促进产品的销售。它为现代企业提供了一种适用于此类产品和服务的有效营销方式。这种口碑营销的营销理念也因其独特优势而越来越多地受到企业的重视。 心群体营销策略 病毒式营销是一种利用在线社会网络的力 量与网络中信息的易于流行性来提高品牌知名度的现代技术4。它通过有意或者无意的设计，促使产品信息在电子商务网站用户之间通过口碑方式相互传播，从而达到信息快速传播的效果。 毒式营销的出现是基于营销理论的重大变革，其打破了以打搅为基础的传统推销方式，在产品与服务的推广过程中往往显示出强大的影响力。 毒式营销是一种宣传和推广手段，基于人与人之间的信任关系，在一定程度上缓解了传统广告方式易触发用户的抵触、反感和拒绝等负面情绪。核心群体是客户网络中具有高信誉度、重要影响力的社会成员组成的集合，“朋友” 、 “熟人”对核心群体信任度高，更易接受其推荐信息。因此，核心群体对营销的成功与否起了关键作用，核心群体是 毒式营销研究的重要内容。 为了达到较好的营销效果，鼓励核心群体向其影响的用户推荐商品，商家会对积极推荐商品的核心群体给予一定 的奖励，如何合理的选择营 销策略是企业面对的重要难题，对 毒式营销的成功与否起了关键作用，因此对核心群体营销的策略的研究是 毒式营销研究的重要方面。 3 毒式营销核心群体推荐效力预测模型 毒式营销对于核心群体的营销策略主要考虑两方面因素： 一是基于核心群体以往推荐业绩的奖励机制。即核心群体借助自身的社会影响力，积极向其影响的受众推荐营销商品，在核心群体的影响下，营销商品的销售业绩明显提升；二是基于核心群体未来推荐效力的激励机制。即在充分考虑核心群体以往推荐业绩以及当前推荐状况的基础上，通过某种机制预测核心群体未来的推荐效力。研究发现未来推荐潜力巨大，那么商家在营销投入的后续阶段中 要及时调整营销策略，更新 对于核心节点的营销投入比重。 商家的营销投入有限，为了有效的进行 毒式营销，需要获知商家营销策略的有效性，即衡量对于核心群体营销投入的准确性。目前国内外学者对于核心群体营销策略的研究多专注于核心群体 以往推荐业绩的奖励机制5即市场营销领域的专家、学者依靠其直觉、经验对 毒式营销的性质、特点及其发展变化规律进行研究，基于用户的历史推荐数据确定对发出推荐用户的补偿投入比重。基于以往业绩的奖励机制易于理解，但是无法满足 毒式营销研究的本质需要，以及如何使营销策略的收益更大化的需要。因此，需要建立 毒式营销的关于核心群体推荐行为的数学模型，并结合相应的 据挖掘技术，量化的研究 毒式营销显得尤为重要。 内外研究现状 虽然， 毒式营销是一种比较新的概念，但其实质是人与人之间基于信赖基础的一种信息相互传递。随着 毒式营销的概念被广泛重视，针对核心群体方面的研究也引起了国内外专家的高度关注。该方面的研究在国外起步较早，目前已经初步取得了一些研究成果。 外现状 病毒式营销概念是由 1997 年由网络创业者 出的， 在这之后一直引领着网络营销的发展2。 1969 年， 出了 型。 型是最具影响力的预测新产品扩散趋势的模型8，该模型能够从总体上反映购买产品客户数量的增长曲线，然而该模型并没有考虑社会网络的结构，已有研究表明网络结构会显著影响产品信息的扩散过程7。 4 2002 年，美国华盛顿大学的 设用户个人购买某种商品的概率大小依赖其信任邻居的前提下，基于 站的信任评论者网络模型，构造了最大化 毒式营销效果的模型。 2003 年， 及 基础上，结合不同的接受模型，评估了几种最大化病毒信息传播的算法9。 2006 年， 人的研究表明，通过附加网络信息，特别是潜在的顾客是否与已经发生购买行为的顾客交流过，可以预测新增电话服务的接受概率；对于那些与已购买顾客交流的顾客，其接受率是没有交流情形下的 3 到 5 倍10。 2007 年， 过真实的商务网站进行病毒式营销， 研究推荐信息的真实传播过程，文中虽然对实验结果进行了详细的阐述与分析，并分析了 毒式营销的推荐网络，但仍缺乏理论支持11。 2009 年， 人在文献12以某种新的化妆品为实验对象，通过并行的比较三种促销手段：在时尚杂志上做全页广告、在周末版的报纸中免费插入广告活页、病毒式营销方式，比较病毒式营销方式与通常营销方式的效果以及在病毒式营销中最活跃个体的特征，通过研究发现病毒式营销毫不逊色于杂志广告和广告活页，在本文中只是提到对社会成员采取一些简单的措施可能会预测口碑营销的传播并找到核心群体，并未从理论与实践上系统实现。 2010 年， 人在标准分支模型13的基础上，提出了一种预测病毒式营销传播效力的病毒分支模型14，该模型是通过随机选择客户群体，并观察客户群体收到营销投入者发出的种子邮件与收到朋友转发的病毒性邮件后的推荐情况，然而该模型只是随机选择一部分客户，并未考虑核心群体的问题，未提出针对核心群体的预测模型。 内现状 与国外比起来，国内有关 毒式营销方面的研究起步较晚，关于病毒式营销的研究主要集中在市场营销领域，而且对与核心群体的分析、研究正处于起步阶段，尤其是在预测核心群体推荐效力方面，更是涉及较少。 国内首篇介绍病毒式营销的文章是“病毒性营销的六个基本要素”15。 2000 年 2 月， 由我国 “网上营销新观察” 创建人冯英健译自 站上的美国电子商务顾问 士的一篇文章，名为“病毒性营销的六个基本要素” ， 5 是国内首篇介绍病毒式营销的文章16。 2004 年 10 月，冯英健根据时代营销网站的病毒性营销实践所总结的“时代营销网的病毒性营销网站推广案例” ，发表在网络营销基础与 实践一书中，是国内首篇病毒性营销案例研究文章17。 2005 年，袁宁等在 “病毒 ”营销在网络中的应用一文中概述了 “病毒 ”营销的基本原理以及要进行病毒营销应具备的基本要素，对病毒营销方案的设计及其在网络中进行传播的方法进行了分析和探讨18。 2005 年，孙鹏志等在 “病毒营销 ”策略一文中结合 费邮箱服务的成功案例，论述了病毒式营销原理与应用19 。 对于核心群体的研究，国内相对国外要滞后一些，近年才有相关研究论文的出现。 2006 年，唐常杰等人分析研究了社会网络的动态问题，他们通过挖掘对虚拟社团结构数据，研究从犯罪分子团伙中如何挖掘核心的问题，该算法的速度和精度均有待提高20。 2008 年，周春光等人提出了一种基于时间的动态社会网络分析算法，该算法在隐空间与两阶段聚类方法基础上，观察随着时间推移观察节点位置的变化趋势，确定每个簇的核心节点21。 2009 年，万怀宇 ,林友芳等人提出了通过打分的方法来度量网络链接的稳定性 ,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法。并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制， 这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性 ,更多动态的预测方法亟待研究22。 2010 年，赵秀涛在 毒式营销中的挖掘技术研究23一文中构建了基于客户信任网络的产品信息扩散模型，并在该模型的基础上提出了两种核心群体挖掘算法。鉴于目前缺少对连续型病毒式营销策略的研究，提出了一种基于网络更新日志的病毒式营销核心群体动态挖掘算法。 2011 年，滕兆明、王红等人在研究有关链路预测的相关技术后，基于节点之间的相似性，提出了一种多维社会网络中的链路预测算法。算法中考虑时间因素和权重因素对于链路预测的影响，同时将多维网络中的相关技术应用到链路预测的过程中。实验结果表明，该算法能够使多维网络中链路预测有更好的效果24。 6 文研究内容 过去由于缺乏数据，用于研究 毒式的数据较少，很难获取与用户的推荐行为及购买行为相关的数据，然而电子商务网站的发展显著改变了这些，现在可以从淘宝网、当当网、卓越亚马逊等大型的在线电子商务网站中获取大量的数据，这些网站中的用户数目通常都以数万到数百万以上，并且包含个人层次上足够的信息，为利用数据挖掘技术协助制定最优的病毒式营销策略提供了不可或缺的理想数据来源25。 目前，对于 毒式营销的研究方法主要集中在定性分析方面，即市场营销领域的专家、学者根据其直觉、经验对 毒式营销的性质、特点以及发展规律进行的研究。虽然定性分析易于理解，然而无法满足发现 毒式营销本质，以及如何更加有效的利用该营销方式获取更大利益的需要。因此，通过建立 毒式营销的数学模型，结合相应的数据挖掘技术，进行量化的研究 毒式营销显得尤为重要。 毒式营销出现以来，数据挖掘技术已成功的运用到了传统的直接营销26，例如，通过挖掘客户网络中用户的浏览行为与购买记录等信息发现用户的兴趣以及购物模式，可使得营销策略更加具有针对性，从而提高收益。目前，由于 毒式营销越来越受到大众的广泛重视与应用，如何运用该种营销手段更大程度的提高品牌知名度或者获得更高的营销收益已成为数据挖掘技术研究的热点之一， 毒式营销与传统的营销方式在本质上有很大的不同，因此，两者之间的研究重点也有许多不同之处。 为了满足定量分析 前，已有几种模型及相应的算法，然而对客户网络中作为意见领袖的核心群体研究尚未深入展开。已有研究存在着不同程度上的缺点： (1)对用户的产品接受与核心群体的推荐模式认识不足； (2)对核心群体的研究不足，未对其自身属性及其影响用户进行深入分析； (3)缺乏对 针对当前 毒式营销的研究的不足，学位论文将从核心群体营销策略与核心群体推荐效力预测模型两个方面展开研究。 (1) 随着计算机技术的迅猛发展，促使电子信息高度集成化，传统的电子商务模式已经开始发生根本性变革。 毒式营销成为企业向外界推广、销售产品或服务的另一重 7 要途径。随着销售理念的不断变化，众多企业在电子商务平台的基础上，借助 毒式营销的理念在现代企业激烈竞争的大环境中立足发展的成功案例，也证明了其相对传统营销方式的卓越优越性。 与传统营销方式不同， 毒式营销提供有价值的信息和服务后，利用客户之间的相互影响， 通过公众的信息传播积极性和人际网络， 使营销信息像病毒一样迅速扩散，达到商家营销的目的17。通过对核心群体进行一定的营销投入，鼓励核心群体积极向其网络影响集23中的客户推荐该产品或服务。利用核心群体在客户网络中的巨大影响力，再借助网络传播的快捷性 , 使信息像病毒一样 , 利用快速复制的方式传向数以万计、数以百万计的用户传播和扩散， 从而实现营销信息的迅速传播， 从而达到商家营销的目的。 (2) 目前，许多电子商务网站中都采取相应的营销策略来实现营销的目的，它们主要强调对成功推荐产品或服务的普通用户进行事后奖励，虽然都起了一定的作用，但是这些营销机制忽略了客户网络的自身构造问题，未考虑到核心群体在营销机制过程中的关键作用问题。即使有涉及核心群体的问题，营销策略也是基于核心群体的以往推荐业绩的奖励机制，基于核心群体未来推荐效力预测机制方面的研究较少，且未深入展开。 通常情况下，商家为病毒式营销所进行的投入是有限的，如果能通过某种方法预测核心群体的推荐效力，那么可以为营销投入者可能获得的收益提供参考，有助于商家及时调整营销策略，从而获得更大收益。例如，根据客户的历史购买记录预测其未来可能的购买行为，以此制定具有针对性的直接营销策略，从而获得更多的收益27 针对上述问题，本学位论文提出了一种基于核心群体未来推荐效力的激励机制，对核心群体及其所影响的用户进行如下描述，使预测算法更能适合 采用挖掘服务器日志方式，用于获取与核心群体推荐行为和网络影响集用户的购买行为相关的信息，通过统计核 心节点在不同时间段中向其 网络影响集中用户的推荐数量、推荐失败的数量，将统计到的数据作为基础数据，结合核心节点的自身特点分别建模分析。该预测模型基于病毒式营销的特点，分析核心群体对于营销商品当前的推荐行为及其网络影响集中用户的购买行为，结合核心群体的历史推荐信息，在此基础上创建预测模型，使预测精度更加准确，有助于商家根据预测结果及时调整营销策略。 8 第 2 章 毒式营销与核心群体推荐效力预测模型 随着网络的高速发展，电子商务网站稳步兴起。电子商务网站上商品数量激增，然而用户对传统大众媒体广告的信任度逐渐下降，越来越多的消费者对传统广告的真实性提出了质疑， 毒式营销的营销理念为以上问题的解决提供了可能，通过 毒式营销的营销模式，消费者会较容易的找到自己满意的商品，提高了用户满意度；同时，该营销模式也使得商家销售业绩明显提高，收取更多收益。因此， 毒式营销引起了大部分商家与消费者的关注。 毒式营销 毒式营销的原理 病毒式营销的概念流传已久，但是作为一种营销机制，它仅可追溯到 50 年前的口碑式营销。在传统的营销活动中，公司除了采取打折、赠送等营销手段外，还会鼓励其老客户向自己的朋友推荐一些公司的产品和信息，这种“找朋友”的方式称为“口碑营销” 。在当今信息技术高度发达的互联网时代 ，这种观念更是受到了企业的推崇，并把它称之为“ 毒式营销” ，也被称为“网络增强型的口碑式营销” 。 关于 毒式营销的经典案例是 费电子邮件服务的推广方式， 0000 美元的微小投入在 18 个月内从无到有迅速地拥有了 1200 万用户，这是传统营销方式难以达到的29。其关键环节是在每封邮件中附加促销 于每位收件人知道发件人在使用该种服务，那么会认为也可能满足自己的使用要求，因此每位使用该邮件服务的用户就会在无形之中变成推广人员。与传统大众广告相比，人们更倾向于接受信任朋友的建议，也更容易接受他们的推荐。 毒式营销的进行需要借助 境作为传播媒介，因此其本质是利用网络的便捷传播优势和进行自我复制的过程 (即鼓励用户以自愿的方式向他人传播营销信息 )。 毒式营销是一种极其有效的口碑营销模式，类似其他形式的口碑营销， 些能够作为意见领袖的个人，以及能够受到有重要社会影响力的人物关注并且对流行趋 9 势警觉度较高的人组成的集合。 据仓库与 毒式营销 在 毒式营销中，商家为了获得更多的利润，需要借助数据挖掘技术收集、分析核心群体的推荐行为，挖掘网络影响集中用户的购买行为，对核心群体的营销策略进行合理调整，从而鼓励核心群体的推荐积极性。通过对电子商务网站服务器端点击流数据的处理、分析以及挖掘，商家能够及时、合理的采取正确的营销策略，达到提高商家知名度与商品的销售量的目的。 毒式营销中的数据仓库 数据仓库创始人 为数据仓库是为支持管理决策而建立的， 面向主题的，稳定的，综合的，随时间变化的数据集合30。传统数据仓库的特点有以下几点： (1) 面向主题的数据 每个行业中，为了支持不同的操作型系统，数据集合都是围绕着特定的应用程序来组织。 为了使应用程序有效的运行， 这些数据集合需要为具体的应用程序提供数据来源，因此， 每个应用程序的数据集合都要以该应用程序为中心进行专门组织。 在数据仓库中，却与应用程序中的数据形成了 鲜明对比，数据是按照主题 而不是按应用程序方式存储的。 (2) 综合的数据 因为不同的应用程序可能是在不同的操作系统和平台上运行，因此从数据仓库中得到的数据是源自不同文件、数据段和数据库。为了尽量做出准确的决策，数据仓库的任务之一就是将不同应用程序中文件外观布局、命名习惯于编码方式等不同的相关数据组合起来以备用。 (3) 数据的时间特性 数据仓库中的数据就像给现在、过去拍的快照一样被存储下来，数据记录都包含了时间要素标签，因此，可以通过时间标识找到需要的过去时间的数据操作。以上特性对于数据仓库的设计阶段和实现阶段数据分析都具有很重要的实现意义。 毒式营销的数据仓库与传统的数据仓库相比有较明显的区别，其特点如下： 首先， 毒式营销的数据仓库的增长较快。数据量是营销商品受欢迎程度和用 10 户对产品感兴趣程度的指示器。为了适应市场的不断发展，例如：为了满足不断变化的用户对商品的需求量，商家必须保证充足的库存及销售人员。需要更多资源来支持持续事务的分析和处理。 其次， 毒式营销的数据仓库的数据周转速度较快。在企业发展过程中，信息周转速度是标识其业务增长能力或扩展性的决定性因素。在一个数据量不断增长的大环境里，信息的周转速度也应该不断的加快。 最后， 数据样式呈现出多样性。 为了满足用户对电子商务网站丰富性和深度的需求，电子商务网站必须支持数据格式的多样性，因此，对 毒式营销的数据仓库也提出了上述要求。数据仓库支持多种数据交换的形式才能满足用户通过多种渠道来获取产品数据的需求。 数据量、数据周转速度和数据多样性将随着企业的成功而扩展31，企业必须认识到这一点，才能够构思出具有良好扩展性的、高质量的营销理念。 击流数据仓库 提到 毒式营销中的数据仓库，就不得不提到点击流数据仓库32。支撑 务器日志文件中记录了在线服务中用户的每一次点击活动，这些 志文件被抽取、挖掘并装载到点击流数据仓库中去。 毒式营销中的点击流数据仓库多是由商业交易中的多种交易数据组成的。 一个点击流数据仓库的主要数据来源是网站的 务器日志文件集。这些日志包含了访问这个 点的每个访问者的事务执行记录，一般而言，应用于 务器中的日志文件格式很多，但多数的 务器软件主要根据三种公开的标准日志文件格式中的一种用来记录日志文件31。这三种开放格式是： 普通日志格式（ 、 扩展日志格式（ 、和扩展日志文件（ 。 志数据信息主要有：用户编号、日期、时间、用户名、客户 址、 务器名、 务器 址、 户所请求的页面等。从表面看来，以上数据中的一部分在点击流数据仓库中用处明显，有些却没有用。然而在无状态的 议的上下文环境中，以上日志数据除了说明某个事物是在什么时候发生之外，还需要它们链接在多重日志文件中的记 11 录。通过抽取日志文件中的连续记录，我们就可以更加清楚的认识用户的行为和目的。 综上所述，可知如果没有点击流数据仓库， 毒式营销就显得非常盲目，由于抽取不到必需的数据，那么我们就完全不理解它与用户之间的商业关系。点击流数据仓库对 毒式营销的重要性要比相应的传统数据仓库对于传统商业模式的重要性要高得多。 心群体推荐效力预测模型 测模型研究背景 在电子商务环境下， 毒式营销的出现绝非偶然，究其原因就是因为因特网的巨大用户规模及广阔的覆盖面积，使得企业和消费者都被海量甚至是过量的信息淹没，在如此海量的数据面前，不论是企业还是普通用户，有显得不知所措。海量的商品信息为用户提供了广阔的选择空间，然而问题也是随之而来，用户无法从中找到令自己信任的商品，信息使用率降低。 电子商务网站中的用户之间基于信任关系相互联系，形成了在线的客户网络， 络信息泛滥的今天，在信息的扩散过程中，企业所做的宣传广告也是铺天盖地，越来越难满足受众的好奇心，受到用户的信任，然而 毒式营销利