社会化推荐系统研究_孟祥武
基于社会化标签的推荐系统
基于社会化标签的推荐系 摘要 随着现代互联网的发展，互联网中的数据每天都以巨大的规模增长着。人们越来越困难的从这海量的数据中找到所需的资源，这里就需要各个网站给用户推荐。而标签技术的出现给个性化推荐带来了新的机遇。社会化标签是一种准确、灵活、开放、有趣的分类方式，是由用户为自己的文章、图片、音频、视频等一系列文件所定义的一个或多个描述。通过对社会化标签的使用来给用户提供优质的选项，以使用户在海量的数据中找到心满意足的信息。 关键字：海量数据，社会化标签
Abstract With the development of the Internet, the data in the internet every day to grow a huge scale. People increasingly difficult to find required resources from the vast amounts of data, where each site is required to recommend to the user. The label appears to personalized recommendation technology brings new opportunities. Social tagging is an accurate, flexible, open, interesting classification, which defined description for their articles, images, audio, video and a series of documents. Through the use of social tagging ，we can provide the user with high-quality option to enable users to find information contentedly in vast amounts of data. Key:Huge amounts of data, social tagging
社会化媒体营销——谈社会化媒体消费者行为及产品营销策略
2011年4期 JINGJI 经济SHI JIAO 视角 社会化媒体根本上说是一种基于互联网发展起来的传播信息资讯的载体，即信息在互联网传播过程中从传播者到接受者之间携带和传递信息的一切形式的社会性网络工具。这一从媒介角度定义的概念有两层含义：其一，社会化媒体的本质是一种媒体，除了传播信息外还与处于媒体中的人们相互影响；其二，社会化媒体是基于网络社会化产生的，可以说社会化媒体是技术与社会共同进化的产物。进入20世纪，因新技术的发展，越来越多的人加入到互联网的世界中，社会密度赶上了技术的步伐，社会群体中互联网这个生命空间正逐步形成，这是互联网能够成为社会化媒体的重要原因。 社会化媒体营销则是基于社交网络中消费者间的关系形成的产品或品牌信息的宣传。当前无孔不入的广告营销、企业过剩的兜售宣传，消费者早已显出抵触和疲态，传统的媒体营销方法已不能从根本上扭转这种态势，社会化媒体营销的出现无疑为企业提供了新的契机。其与传统媒体的根本区别就在于传播主体的变化，消费者由被动接受变为现在主动的内容创造者及传播者，基于这些新的特点归纳出社会化媒体营销的创新点： 1、为品牌营销提供更适合的平台 社会化媒体这一新接触点的诞生，是企业接触并融入消费者的新平台。通过社会化媒体，企业有更多机会让消费者一起来参与品牌的延伸与塑造，同时，还可以让品牌越来越归属于消费者需要的某种文化、时尚或潮流。在这一互动交流的过程中，品牌渐渐真正得到消费者的认同与信赖， 2、为企业进行社会化媒体营销提供多元化渠道 社会化媒体形式随着技术的发展呈现多元化，我们最常接触的微博、以关系为主的社交网站、视频网站、团购网站以及以内容为主的社交网站，都为企业进行社会化媒体营销提供了新的渠道。 3、以人为本的营销 较传统媒体及其营销方式来说，社会化媒体营销因其更容易接触终端消费者、并且围绕消费者因而更注重 如何有效激发用户参与到营销活动中来，病毒式的信息传播更是要有趣味十足的内容和形式做支撑，从而吸引互联网用户自觉自愿地开展大范围传播，进而促成个人价值的发挥。 4、为企业和消费者间搭建了新的关系模式 与传统沟通方式，例如电话、邮寄、传真等相比，社会化媒体不论是时效性、沟通成本以及效果都明显优于前者许多倍。社会化媒体正是为企业能够快速进行市场反应提供了强有力的工具，例如及时处理消费者的不满及投诉、及时应对负面新闻等。成功的社会化媒体营销又能挖掘出消费者对品牌的归属感，实现品牌再造的过程，达到品牌宣传信息传递的效果。更重要的是企业通过社会化媒体与消费者的沟通，潜移默化地形成人际关系的交流而不再停留在商业层面，从而品牌传播达到新的境界。 企业与消费者间建立的新型关系目前还尚在探索阶段，虽然企业放低姿态与消费者互动但这并不意味着企业可以就此与消费者以朋友的身份相处，这其中企业既是媒体又是受众时，关系的把控及企业作为赢利者如何实现价值，还需要通过实践逐步摸索解决。 在这场由技术更新引发的、新媒体产生及生活方式变革的浪潮中，消费者即媒体的受众人群在此过程中扮演越来越重要的角色，同时凸显出社会化媒体中消费者行为的重要特点： (1)消费者消费过程中感性因素越来越多的介入 按照马斯洛的需求层次理论，物质的极大化使消费者完成购买行为时还有精神性的价值需求，即在购买产品的同时寻求归属感及认可，对产品或品牌内涵的人性化因素产生更感性的认识。 (2)女性消费群体的增长 女性群体的崛起体现在生活的各个方面。据市场研究公司ComScore 于2010年7月发布的《女性在上网：女性如何影响互联网》的研究报告中指出，女性网民虽然只占全球网民的46%，但她们更积极地参与网络活动。她们逐渐成为网络购物和团购的主要驱动力。ComScore 的报 浅谈社会化媒体消费者行为及产品营销策略 摘 要：随着互联网技术的发展，其对人们群体行为、社交方式等方面产生的深刻影响是毋庸置疑的。基于w eb2.0的网络新工具 的出现、网络社会密度的不断扩大使得社会化媒体应运而生，目前国外已有一些可以借鉴的社会化媒体营销策略。本文在介绍社会化媒体营销特征的基础上，分析中国消费者当前行为特征，以及社会化媒体营销与传统媒体间的差异和特征，针对初涉社会化媒体营销的企业提出一些营销策略。 关键词：社会化媒体；社会化媒体营销；消费者行为特征；营销策略 研究与探 索 55
个性化推荐系统研究综述
个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值，而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义，国内外研究现状，同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统；推荐算法；个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统（Information Filtering），推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息，可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目，进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣，根据推荐算法，并对用户进行产品推荐。事实上，推荐系统不仅局限于单向的信息传递，还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成：收集用户信息的行为记录模块，分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块，其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期，推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果，在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展，推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会，其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展，来源于Web210技术的成熟。有了这个技术，用户不再是被动的网页浏览者，而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括：（1）推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究；（2）推荐质量研究，例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐，推荐系统的推荐质量难以保证；（3）多种数据多种技术集成性研究；（4）数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题，基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注；（5）由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好，涉及到用户隐私问题，如何在提供推荐服务的
政治社会化综述
政治社会化综述 摘要：政治社会化开始于20世纪20年代到30年代美国对公民教育问题的研究，自这一概念被提出之后，国内外政治学界的诸多专家学者对此进行了不同视角的分析研究，通过对国内外政治社会化研究资料的收集整理，对政治社会化的概念、国内外专家学者对政治社会化的研究概况进行综述，并对当前中国推行当代中国马克思主义大众化，即中国马克思主义主流意识形态的社会化进行思考，提出自己的一些看法。 关键词：政治社会化综述 一、政治社会化的概念综述 什么是政治社会化？学术界对此众说纷纭，国外比较有代表性的见解有如下几种。K.P.兰顿认为：“政治社会化是人们把自己所属的社会团体对社会的信仰和观念融合到自己的态度和行为模式中去的过程，是政治社会代代相传政治文化的方式。” [1]阿尔蒙德也说：“政治社会化是政治文化形成、维持和改变的过程。”[2]理查德·道森和肯尼斯·普鲁伊特说：“政治社会化是公民学习获得的、对政治世界形成一定认识的过程，是将其政治标准和信仰从一代传给下一代的方式。”[3]陈秉公认为：“公民政治社会化是政治文化实现的过程，是指一定的政治统治体系为了维护其政治统治，通过一定的渠道将政治文化传授给社会成员的过程。”[4]格林斯坦认为：“政治社会化包括生活史上每一阶段中，正式的和非正式的、有意的和无计划的政治上社会态度的学习。这种政治学习不仅包括明显的政治学习，也包括影响政治行为意义上的非政治学习，如政治上社会态度的学习，及政治人格特征的学习等。”[5]詹姆斯·施瓦兹则把政治社会化看成是培养政治人的过程：“政治社会化是获得为扮演政治角色所必需的价值、规范、知识和技术。以上价值包括爱国心、信仰现存政府的合法性、民主的意识形态、信仰政府人员的合法权威、容忍少数人的看法、参与等。政治社会化的目标是创造…政治人?；那就是在心理上涉及政治决策的发展。”[6]理查德·布朗加特和玛格丽特·布朗加特则把政治社会化看成是“一个通过社会互动而形成政治态度和政治行为的过程”。[7] 国内的政治学家对此也提出了他们的看法，如黄甫生、刘凤健认为“政治社会化是社会有意识地塑造其成员政治意识、培养其成员政治人格的过程。”[8]施雪华对此也作出了自己的界定，他认为“政治社会化是人们通过学习和接受一定的政治文化而获得政治属性，形成政治人格的过程，同时也是一定的政治文化传播的过程，是二者的有机统一。”[9]张关宏、胡雨春认为“政治社会化就是政治文化的形成、维持和改变的过程，也就是一个社会内政治取向模式的学习、传播、继承的过程。”[10] 从以上的见解可以看出，研究者视角和出发点的不同直接导致了对政治社会化解读的差异，而且差异还比较明显。大体而言，学界关于政治社会化的理解可以归纳为如下几个类型：第一，政治社会化是社会政治文化的传播、维持与创新的过程。 第二，政治社会化是个体学习政治知识和政治技能，内化政治文化以适应政治角色的过程。 第三，政治社会化是政治体系利用政治文化塑造政治人的过程。 第四，政治社会化是培养政治人格的过程。 第五，政治社会化是政治文化的代际传递方式。 二、现代西方政治学者的政治社会化研究综述 （一）现代西方政治学者的政治社会化研究综述 现代意义上的政治社会化研究是在20世纪初期开始的，其发源地是资本主义经济发达的美国。政治社会化开始于20世纪20年代到30年代美国对公民教育问题的研究，其中移民同化和爱国主义是最主要的话题，这方面的成果大量出现在当时与教育相关的文献中。美
吴志华《政治学概论》笔记和课后习题详解(政治社会化)【圣才出品】
第十二章政治社会化 12.1 复习笔记 一、政治社会化的内涵 政治社会化实际上关心的是一个自然人如何向具有一定的政治认知、政治情感、政治态度和政治倾向的社会政治人的转变过程。 1．政治社会化研究的缘起与发展 （1）现代意义上的政治社会化研究，主要开始于20世纪二三十年代美国政治学者梅里亚姆和威尔逊所进行的公民教育研究。真正开始勃兴是在20世纪四五十年代行为主义政治学兴起之后，那时研究者开始对人们的各种政治行为类型感兴趣，并致力寻找影响其行为的因素。 （2）1958年，戴维·伊斯顿和罗伯特·赫斯发表论文《政治社会化研究中的若干问题》，首次提出政治社会化这一术语。 （3）1959年，社会心理学家赫伯特·海曼出版了《政治社会化：政治行为的心理研究》一书，对政治社会化进行系统梳理，标志着政治社会化正式成为一个独立的研究领域。 （4）1977年，美国伦肖恩主编的《政治社会化手册：理论与研究》一书出版，使政治社会化的研究走向体系化。 2．政治社会化的含义 政治社会化一直是多学科交叉研究的领域，学者们关注的角度和研究侧重点不同，对政治社会化的定义内容存在差异。大致说来，主要有以下代表性观点：
（1）政治社会化是社会成员学习政治知识和技能的过程 这种定义方式从微观层面出发，将个体放在主体地位，偏重强调社会成员在形成特定的政治心理和政治观念中的主动性，但忽视了政治系统在传播政治文化中的强制性。 （2）政治社会化是社会塑造其成员的政治心理和政治意识的过程 这一观点强调了政治统治系统在政治社会化过程中的主导作用，这也意味着他们把社会成员的政治认识和政治学习当作是消极接受的过程，忽视了社会成员在政治认知过程中的主观能动性。 （3）政治社会化是政治文化的传递和延续过程 在这一观点影响下的政治社会化理论着重研究人们怎样获取以社会政治文化为基本特征的政治信念、政治准则和政治价值。 （4）实际上政治社会化的过程是两个方面的辩证统一过程 ①就社会个体成员来说，政治社会化是社会成员通过教育和其他途径，形成政治心理和政治思想，进而形成政治人格，成为政治人的过程。 ②对于政治体系来说，政治社会化又是政治体系塑造其成员的政治心理和政治思想的过程，是社会统治阶级借助于社会公共权力，通过各种途径把本阶级的政治文化传播到全体社会成员使之成为社会共同政治文化的过程。 （5）政治社会化含义 政治社会化是社会成员在社会中通过学习和接受一定的政治文化而获得政治属性、形成政治人格的过程，同时也是政治系统传播主导政治文化的过程，是两者的有机统一。 3．政治社会化的特征 （1）政治社会化是一个持续不断的过程 ①首先从个体的角度来讲，个体在成长过程接触到政治生活，开始了解制度、习得政治
社会化媒体营销策略30条
2012年想在社会化媒体上大展拳脚，却苦于精力不够，应该怎么办？国外机构Radian6总结了30条社会化媒体策划实用建议，能助你实现真正的社会化商业，聆听各方有价值的想法，获得粉丝反馈，将潜在客户转变为长期品牌拥簇。以下为媒介360的编译版本： 1. 将整个公司的企业文化变得社会化，而不只是技术应用 企业掌控对话的时代早已结束，但大多数企业却还未将自身调适过来，他们只是将社会化媒体当做一种扩音器，而不是能互相通话的电话机。整个企业组织需要予以调整，以迎合越来越自主的客户。 2. 定下计划 社会化策略需要和其他商业计划一样前瞻远瞩，提前花时间制定计划一定会有所回报。策略性人员比起非正式人员在活动执行性上要高三倍，并且可能获得更高的回报。 3. 发展长期关系 维护你已有的客户比结交新客户的成本要低5至10倍，那为什么还要把精力花在短期销售上？使用社会化媒体来发展长期的客户体验。 4. 激活常规 更全面的社会化策略意味着要更有效率。激活常规操作流程，释放出更多时间，可用于制定与客户互动的更有效方法。 5. 计算社会化客户的价值 真正做生意并不是利用社会化媒体玩票。如何才能知道你的社会化客户是否具有价值？基本方法很简单：把客户购买的产品服务总额相加，并减去服务客户的成本（比如电话、邮件、聊天、访问网站等费用），就能知道客户带来了哪些价值。
戴尔在社会化媒体的运用上一直处于领先，radian6于5月采访了戴尔社会化媒体及社区大学项目总监Amy Tennison，了解了戴尔在项目培训上的四大方法。 6. 需要鉴定 3000名戴尔员工参与了社会化媒体鉴定项目，要求每一个想要代表品牌进行互动的团队成员完成鉴定项目，以确保他们不仅明白自己正在做什么，而且已经吸收了核心原则。 7. 需要额外鉴定 任何使用社会化媒体与股东及媒体联系的员工都需完成额外的鉴定，因为到了这样的等级，一旦一失足可能成千古恨，会让公司损失上百万，并对品牌造成难以挽回的伤害。确保管理层的员工有得到足够的培训，并且还要不停地培训他们。 8. 分享洞察 与团队分享你对于社会化媒体的使用策略、掌控方式与理解原则，而且不仅仅是分享低等级的小窍门。不要把团队成员当成机器人，他们会觉得挫败，你的社区成员也会。因此要尽可能激励他们，让他们自由地道出心中所想，以及他们对于在线互动的任何想法。 9. 反复确认品牌相关性 时时查看员工的社会化媒体账户，确保他们表现活跃，并且内容与品牌有关。不要等着员工犯错，要时刻查看他们的谈话内容和互动方式，当他们做错时予以指正，表现好时给予鼓励。 10. 精心制定内容策略 不要随便地发布内容，要先自问一下你自己为什么要使用社会化媒体，并且内容是针对谁而发布的。 确定主题基调，发布的内容与执行的策略都要围绕这个主题。定下主题是一件大事，要花时间想清楚，想个几年都有可能。 你的品牌有确定的目标受众群体，你可以通过传统媒体、商业上的接触、甚至是社交网络来联系他们。仔细研究一下目标群体，他们中有谁会对你的内容感兴趣，并且他们为什么要和你互动，如何和你互动。什么会让他们晚上不睡觉都关注？你能帮助他们解决哪些问题，以便能使他们工作更顺利更便捷？ 你的个性是一大制胜法宝。要明确你的独特说话风格，与传统的企业发言人有所区别。这对你的社区群体会更有吸引力，因为你说话的方式他们更能理解。如果你已经有了一种人气品牌个性，就把其延伸至你的内容风格中。 11. 延伸至文字以外的多媒体 博文、电子书、案例研究和白皮书可能是你社会化媒体的内容核心，但是使用多媒体会使你更加事半功倍。 音频播客就像你的个人广播秀，你的听众可以在工作、上下班时收听。图片能使内容更有活力，使商业个性化，并且能使你的博客点击量翻倍增长。把视频用作聚光灯，来推广企业的产品和人物，不要等着媒体来采访你的公司发言人，可以自己录制采访并上传至YouTube或Vimeo等视频网站。 网上讨论会不同于一般会议活动，它既便捷，成本又不高，参与者可以提问，并且与嘉宾讨论话题，没有地域限制。网上讨论会是收集姓名、邮箱、地址并且发展联系人的好机会。 如果你想传播信息量较大的内容，包含数字、日期、地点、方法、对比等内容，可以制成信息图表的形式。 12. 补上话题缺口 在你想出写什么内容之前先问一下自己这些问题：这个话题现在有趣吗？现在有人气吗？是不是及时？竞争对手正在写什么？你这个月是否有足够的内容支撑？最好的话题应该是你自己喜欢、及时新鲜、并且没有其他人写过的。
个性化推荐系统的文献综述
个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一．推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下，个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断，更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求，推荐基于：网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录，推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月，卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher，斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月，麻省理工学院的
政治社会化论文
目录 1 前言 (2) 1.1研究背景 (2) 1.2国内外研究现状 (2) 1.3研究目的和意义 (2) 2 正文 (3) 2.1摘要 (3) 2.2关键词 (3) 2.3内容..…………………………………………………………3-5 3参考文献 (5) 前言 政治社会化是政治文化研究的重要问题。2 0世纪5 0年代以来,一系列政治科学家对它进行了研究,其确含义虽众说纷纭,但都谈到了一个共同之处:政治社会化是政治文化形成、持续、发展的过程。其对个人来讲是通过学习形成政治人格的过程;对政治系统来讲是培养政治人的过程。 国内外研究现状： 政治社会化这一概念诞生于国外。自1958年美国学者戴维·伊斯顿(David Easton)首次发表有关政治社会化研究的论文以来，国内外学者对政治社会化特别关注，政治社会化成为学术界研究的热点。政治社会化能否顺利进行，进行的效果如何，都影响着国家的稳定与发展，世界各国统治阶级都极其重视政治社会化的研究。我国对政治社会化问题历来都很关注，但从真正意义上进行的研究起步较晚。尽管如此，20世纪90年代中期至今，我国学者经过努力，取得了一系列成果。 目的和意义： 政治社会化是政治文化的形成、维持和改变的过程，也就是一个社会内政治取向模式的学习、传播、继承的过程。 在社会的政治领域，对社会成员进行政治训练，使之具备必要的政治知识，以适应社会的政治生活，这就是最通俗意义上的政治社会化。 政治社会化就是社会成员在政治实践活动中逐步获取政治知识和能力，形成政治意识和政治立场的过程。政治社会化的过程实际上是两个运动过程的辩证统一。一方面，对于政治体系中的个体成员来说，政治社会化是社会成员通过教育和其他途径，获得政治态度、政治信仰、政治知识和政治情感，从而形成政治人格，成为政治人的过程。另一方面，对于政治体系来讲，政治社会化又是政治体系塑造其成员的政治心理和政治意识的过程。政治社会化具有三个特点：第一，政治社会化是社会成员与政治体系之间相互联系、相互影响的过程。第二，政治社会化是对社会政治意识继承与创新的统一。第三，政治社会化是一个相互衔接、持续不断的过程。 浅析政治社会化的途径 论文摘要： 政治社会化就是社会成员在政治实践活动中逐步获取政治知识和能力，形成政治意识和立场的过程。它是社会成员与政治体系之间相互联系、相互影响的互动过程，是社会意识继承与创新的统一，是一个持续不断的过程。 就个体而言，是指社会成员学习、接受现存政治制度所肯定的政治信念、政治知识、政治情感和价值观即政治文化、形成稳定的政治态度和政治行为的过程。
社会化媒体营销学习心得讲解学习
对不起,我来晚了 ——社会化媒体营销迎面而来 一、营销的终极目标 营销，简单来说就是“发现未被满足的用户需求并满足它”。传统的营销理论认为通过发现用户需求、经过市场细分、选择目标市场、进行市场定位，再运用4P的营销组合来解决。在实际的应用中，我们发现不是所有的产品都适销对路，不是所有的价格都被用户接受，不是所有的渠道都畅通无阻，不是所有的促销都促进销售。当然，不是说4P过时了、不适用了，4P理论依然是营销中的经典，是必须遵循和好好运用的。 问题出在哪里？让我们回到原点。营销的终极目标是消除推销、销售，实现产品的自动适应、满足需求。关键就在于，如何实现产品的自动适应。那肯定是发现用户需求，尤其是潜在的、隐性的需求，满足这些需求。而这些需求恰恰是隐藏在众多表象和谎言背后的，不易被发现、被发掘，并且往往被误读和误解。这就造成了4P的失灵。让用户参与到生产环节，自己选材、自己制造，最后再自己埋单、自己消费，完了之后再说声“谢谢啊”。对，就是让用户从消费者变为“产消者”，实现自给自足。这能实现吗? 二、社会化媒体营销的本质及可行性 社会化媒体使得我们进入了“人人皆媒体”的“自媒体”信
息时代，BBS、博客、微博、播客、社区使我们身处网络之中、媒体之间，逃不离、扯不断。网络是一个自由的世界，想说就说、想写就写，表达自己的观点，就是这种自由，让参与者可以真实地、不受约束地表达内心的情感，在这个过程中如果加以适当的引导，用户的真实需求、潜在的需求就会崭露头角，被发现、被发掘出来。我们注意到网络的自由性使参与者跨越了时间、空间等等客观束缚，芸芸众生中我们找到了知己和知音，我们的心灵在沟通、我们的情感产生了共鸣，我们找到了“共同点”。 社会化媒体这些特点决定了我们运用社会化媒体进行营销必须面对以下三个问题： 1.信息内容的设计问题：用户共同创造内容，由用户生产产品。 2.信息的表达和传递问题：用对话的方式参与进来，对话即营销。 3.信息的控制问题：开放、透明、创新，让信息尽可能的多飞一会，坦诚的用户留言，比商家的呐喊来得更具营销力，只要不是负面信息任凭转载、传播。 社会化媒体营销的本质是：让用户自由表达，通过多边对话，显露真实需求，找到共同点，产生情感共鸣。 我们发现，社会化媒体营销是可以有效运用的，并且具有很强的生产力和经济效益：用户真实需求的显露使得我们可以生产出适销对路的产品、满足需求；用户情感的共鸣、找到的共同点
基于社会化标注的个性化推荐研究进展
情报学报 ＩＳＳＮ１０００－０１３５ 第２９卷第４期６２５－６３３，２０１０年８月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＴＨＥＣＨＩＮＡＳＯＣＩＥＴＹＦＯＲＳＣＩＥＮＴＩＦＩＣＡＮＤＴＥＣＨＮＩＣＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＩＳＳＮ１０００－０１３５Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．４，６２５－６３３Ａｕｇｕｓｔ ２０１０ 收稿日期：２００９年３月２３日 作者简介：魏建良，男，１９８０年生，毕业于南京大学信息管理工程专业，管理学博士，浙江工商大学讲师，主要研究领域：信息服务与电子商务。Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉａｎｌｉａｎｇ５３＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ。朱庆华，男，１９６３年生，毕业于南京大学情报学专业，管理学博士，南京大学信息管理系教授，博士生导师，主要研究领域：网络信息资源管理。 １） 基金项目：国家自然科学基金（７０６７１０９４），浙江省自然科学基金重点项目（Ｚ１０９０６１Ｆ）。 ｄｏｉ：１０．３７７２桙ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０１３５．２０１０．０４．００７ 基于社会化标注的个性化推荐研究进展 １） 魏建良１ 朱庆华 ２ （１畅浙江工商大学计算机与信息工程学院，杭州３１００１８；２畅南京大学国家信息资源管理南京研究基地，南京２１００９３） 摘要 社会化标注是当前互联网研究中的一个热点。本文在对社会化标注的内涵和结构加以简单介绍的基础 上，重点探讨了基于社会化标注进行推荐的相关进展。首先是明确了标签对于用户模型的意义，接着，从用户、资源和标签三个角度对基于社会化标注的聚类算法进行了讨论。同时也对基于社会化标注的排序算法进行了分析，并进一步将其分为依附补充、独立排序和通用排序三类算法。然后，对标签推荐方面的研究进行了探讨，主要是围绕内容分析、协同分析、语义分析三个方面展开的。最后，分析了社会化标注中个性化信息推荐的研究，发现借助矩阵、聚类和网络的分析是三种主要思路。 关键词 社会化标注 标签 个性化推荐 聚类 排序 ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＰｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｏｃｉａｌＴａｇｇｉｎｇ ＷｅｉＪｉａｎｌｉａｎｇ１ ａｎｄＺｈｕＱｉｎｇｈｕａ ２ （１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＺｈｅｊｉａｎｇＧｏｎｇｓｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００１８； ２．ＮａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｅｒｆｏｒＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＲｅｓｏｕｒｃｅＭａｎｇｅｍｅｎｔ－Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９３） Ａｂｓｔｒａｃｔ ＳｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｉｓａｈｏｔｔｏｐｉｃｉｎｃｕｒｒｅｎｔＩｎｔｅｒｎｅｔ－ｒｅｌａｔｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｅａｎｉｎｇａｎｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｍａｉｎｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｃｅｍｅｎｔｓｏｆｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔａｇ’ｓｍｅａｎｉｎｇｆｏｒｕｓｅｒｐｒｏｆｉｌｅｉｓｐｒｏｖｅｄ，ａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅａｓｐｅｃｔｓ ｏｆｕｓｅｒｓ，ｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｔａｇｓａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｒａｎｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇａｒｅａｌｓｏｓｔｕｄｉｅｄ，ａｎｄｆｉｎｄｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ，ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔａｎｄｕｎｉｖｅｒｓａｌｒａｎｋｉｎｇａｒｅｔｈｒｅｅｓｕｂ－ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．Ａｆｔｅｒｗａｒｄｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓａｂｏｕｔｔａｇｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ，ｗｈｉｃｈｍａｉｎｌｙｆｏｃｕｓｏｎｍｅａｎｓｏｆｃｏｎｔｅｎｔ，ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅａｎｄｓｅｍａｎｔｉｃａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｔｕｄｉｅｓｏｎｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ａｎｄｆｉｎｄｍａｔｒｉｘ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｎｄｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓａｒｅｔｈｒｅｅｐｒｉｍａｒｉｌｙｍｅｔｈｏｄｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｓｏｃｉａｌｔａｇｇｉｎｇ，ｔａｇ，ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ，ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，ｒａｎｋｉｎｇ 在Ｗｅｂ２畅０的环境下，社会化标注（ｓｏｃｉａｌ ｔａｇｇｉｎｇ）的出现，已经在产业界得到了广泛应用，出现了Ｄｅｌｉｃｉｏｕｓ、Ｆｌｉｃｋｒ、Ｙｏｕｔｕｂｅ、ＬｉｂｒａｒｙＴｈｉｎｇ、Ｌａｓｔ．ｆｍ、Ｃｏｎｎｏｔｅａ、ＣｉｔｅＵｌｉｋｅ、Ｔｅｃｈｎｏｒａｔｉ等众多新的应用与体验。由于允许任意用户可以对感兴趣的网络资源进 行基于自身理解的无约束标注，并且所有用户的标注都互为可见，这种开放、共享的模式以及反映用户真实理解和观点的标注为信息资源组织、检索和共享带来了一种全新的理念，它是一种大众智慧的浮现。因此，社会化标注一经出现，就引起了学术界的 — ５２６—
基于用户关系网络的社会化推荐服务的研究
基于用户关系网络的社会化推荐服务 的研究 摘要：通过特定类型的信息过滤技术，利用社会网络将信息及时准确地推送给兴趣群体或者实践社区。用户由共同的兴趣结成了不同的社会网络，形成了相互之间的信任。当用户对某一内容感兴趣时，系统会依据用户形成的社会网络将其推荐给他们的好友。这样能通过用户的关系网络实现社会化推荐服务。 关键字：用户关系；社会化推荐；电子商务； 1、引言：随着互联网技术的发展和智能设备的普及，人们上网产生大量的信息，他们通过 网络社交来建立自己的用户关系网。而当用户对某一内容感兴趣时，通过系统依据用户形成的社会网络将其推荐给他们的好友。这样能通过用户的关系网络实现社会化推荐服务。对于电子商务来说，就是对商品的推广可以通过关系网来实现。通过关系网的推荐具有较强的准确性和扩散性，可以从社交圈子里扩散出去，达到推广目的。 2、社会化推荐： 社会化推荐是通过特定类型的信息过滤技术，利用社会网络（博客、网页、图片、新闻、标签等）将信息及时准确地推送给兴趣群体或者实践社区的过程。社会化推荐通过社交网络、社交搜索、社交媒体、社会书签、社会新闻、社会知识共享、社交游戏、博客、维基、推荐系统、问答社区、查询日志、标签等获取社交行为数据，利用计算机技术，例如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等进行研究，挖掘出集体智慧。这种服务方式不同于传统的信息推荐服务，它将社会网络、社交媒体视为信息推荐的主要平台，使用户的隐性知识在社会化推荐过程中与其他用户进行交互，形成交流。 目前，社会化推荐服务的形式主要有以下四种： ①基于社会化标引的推荐。用户通过书签对信息资源进行标注，通过统计书签数据，可以了解用户的需求以及兴趣所在。可根据所有报表所得到的信息来对系统默认和推荐的书签进行整理，标识出新的社会书签供用户浏览和讨论等。还可通过系统中的定向通知和广告发布功能，将有关信息发送给需要了解它们的用户群。 ②基于社会化评价的推荐。用户在使用某一网络信息资源后，会对其产生主观的评价，很多网站都提供了打分机制，用户根据主观评价对该信息资源进行打分。系统根据分数的高低决定将那些信息推荐给用户。
论政治社会化的一般过程
论政治社会化的一般过程 李元书杨海龙 内容提要政治社会化过程包括如下四个在逻辑顺序上递进的、连续统一的环节:一是政治信息传播,即政治共同体内各种政治社会化组织和群体以一定的方 式、渠道向社会成员传播各种政治文化信息的过程。二是政治观念内化,即社会个 体通过一系列的心理行为过程,加工、转化政治信息传播过程中所获得的政治信 息,完善政治人格、充实政治自我、更新政治观念的过程。三是政治态度演进。政 治社会化是政治态度产生的直接动因,政治态度的形成和改变与政治社会化是直 接同一的,政治态度的演进过程伴随政治社会化纵向发展的全过程。四是贯穿个 体一生的阶段性发展。由于社会个体的内在因素、政治社会化群体和组织以及社 会环境的变化,贯穿于人的一生的政治社会化过程将呈现出阶段性。上述四个环 节各自又可分为若干个彼此间内在相联的层次。 关键词政治社会化政治理论 传统观点认为,政治社会化过程包括个体纵向发展和整体纵向发展两个方面。前者是指政治态度的形成和改变过程;后者则把艾里克松的个体心理发展的阶段性变化视为贯穿人的一生的政治社会化。这种描述没有揭示出政治社会化过程的内在规律和两种过程之间的必然联系。我们认为,政治社会化过程包括政治信息传播、政治观念内化、政治态度演进和贯穿个体一生的阶段性发展四个层面,并按照其内在的逻辑顺序渐次递进,构成一个连续统一的动态发展过程。 一、政治信息传播 政治社会化过程首先是政治信息的传播过程,即政治共同体内的各种政治社会化组织和群体以一定的方式、渠道向社会成员传播政治知识、政治思想、政治价值规范和政治行为准则等政治文化信息的过程。政治社会化媒体是政治信息传播主体,对政治信息作出能动反映的社会个体则是这一过程的客体。所以,政治信息传播是社会化组织和群体之主体性和社会个体之客体性相互统一的过程。 政治信息传播活动是紧紧围绕着所传播的政治信息来展开的,社会组织和群体决定着政治信息传播的内容。政治机构是政治统治的专门组织,它们的政治传播活动是为统治者
社交媒体的营销策略.
社交媒体的营销策略 当今社会,信息的传播已经达到了一个全新的高度,通过社会化媒体,人们能够随时随地传播最新信息, 正因为如此, 好的品牌营销才能一夜之间红火, 一些负面评价也会爆发式增长,相较于传统的危机应对 12小时黄金法则,网络公关的黄金时间只 有 45分钟。当负面信息流传时,企业要及时快速回应,迅速解决,将危机扼杀在萌芽期,反应稍有迟疑, 负面消息便有可能发展到难以挽救的地步, 对品牌形象造成巨大 影响, 网络意见领袖和网络红人的影响力空前强大, 他们可以利用一个人的力量吸 引大量围观者, 与大公司开展“公关战争”。 社交媒体时代一方面让危机蔓延的范围无边界,传播速度也更加快速;另一方面 也给了品牌快速回应和弱化危机影响的机会,那么,社交媒体的营销策略又有哪些呢? 1、互动营销 社交媒体营销以“分享和参与”为核心,消费者通过社交媒体来分享产品的信息 和观点,这与以往传统营销中“自上而下”的理念不同,社交媒体强调“自下而上”进行 品牌推
广, 企业必须进入到社交媒体营销中去, 通过与消费者的对话和互动, 与消费者建立情感联系, 情感是市场的主题之一, 如果能赢得消费者的情感认同, 距离赢得市场也只有一步之遥了。 消费者早已不满足于购买完商品就结束,他们更愿意通过社交媒体与商家、其 他消费者共同完善所购商品, 网上经常会看到很多产品的测评报告, 商家也欢迎消 费者在购买后对商品进行评估和分享, 将优秀的测评报告放到首页或给予返现之类的奖励, 这样, 既满足了消费者分享的目的,又提升了商品的品牌形象和认可度。 2、口碑营销 在社交媒体时代,网络口碑在消费者购买决策过程中扮演着越来越重要的角色,消费者乐于通过以往消费者对于该商品的评价从而最大限度地减少购买风险, 通过了解品牌在社交媒体上的口碑,消费者极易改变原有的对该品牌的态度。 虽然企业的口碑是消费者自发传播的,但是仍然需要企业有意识地去维护,社交网络的发达可以轻而易举地让某个产品一夜之间红火起来,亦可以让其口碑毁于一旦。 3、内容营销 社交媒体所承载的内容与形式越来越丰富多样,从文字、图片、音频到视频,只要是人们能想到的信息, 几乎都能以简短而快捷的形式进行传播, 快节奏的生活和 发达的移动通讯设备导致用户的注意力时间越来越短, 获取的信息量也越来越大, 因此, 更需要重视传播的内容, 众多品牌通过内容营销取得了不同凡响的营销效果, 给品牌带来了极好的网络口碑。比如:去年北京大雨不断,人们在网络上吐槽,积水潭、地铁站均成为人们调侃戏谑的对象, 杜蕾斯微博团队结合人们对暴雨的关注, 策划了一次营销活动, 仅仅 20分钟, “杜蕾斯套鞋防止被淋湿” 便登上当天新浪微博转发排行榜榜首, 借助北京大雨的话题, 杜蕾斯 微博团队通过对产品用法的创新, 利用玩味的方式, 巧妙进行了品牌的营销传播, 充满了创意和趣味。
基于标签的个性化推荐系统研究进展
基于标签的个性化推荐系统研究进展1) 张富国1,2 （1.江西财经大学信息管理学院，江西南昌330013; 2.瑞士弗里堡大学物理系交叉学科组，弗里堡CH-1700） 摘要数据稀疏性多年来一直是困扰传统推荐系统性能表现的一个大问题，社会化标签为推荐系统获得用户的偏好信息提供了一个新的数据来源，同时也对传统的基于二维数据的推荐技术提出了新的挑战。近年来，基于标签的个性化推荐技术研究逐渐受到比较多的关注。本文从社会化标签系统的概念模型、用户兴趣模型表示、基于标签的个性化项目推荐方法、典型社会化标签系统实例及其数据集的取得等进行前沿概括、比较和分析。最后，对基于标签的推荐系统有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望。 关键词社会化标签系统推荐系统兴趣偏好推荐方法 Research and Development on Tag-based Recommend Recommender er Systems 1,2 ZHANG Fu-guo (1.School of Information Technology Jiangxi University of Finance&Economics,Nanchang330013China; 2.The Interdisciplinary Physics Group,Physics Department，University of Fribourg，CH-1700Fribourg，Switzerland) Abstract Data sparsity is a major problem which causes the decline of the recommendation performance in the recommender systems.Social tags provide a new data resource for recommender systems to obtain users’preference information,and traditional recommendation technology based on two dimensions datum is facing a new challenge.In recent years,the research on personalized recommendation technology has been paid more attention.This paper presents an overview of tag-based recommender systems, including concept model,user interest model,tag-based recommendation methods,typical social taging systems and the way to obtain their datasets.Finally,the prospects for future development and suggestions for possible extensions are also discussed. Keywords social taging system,recommender system,preference,recommendation method. 1引言 互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代。海量信息的同时呈现，一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分，另一方面也使得大量少人问津的信息成为网络中的“暗信息”，无法被一般用户获取[1]。个性化推荐系统的出现为用户处理信息过载问题提供了一个有效的工具，同时，推荐系统也能帮助商家把用户的潜在需求转化为现实需求，从而达到提高商家产品销售量的目的。实际的推荐系统应用也证明了这点，Amazon宣称35%的产品销售额来源于推荐[2]，而Netflix宣称大约有60%的出租业务来源于推荐[3]，因此即便是推荐质量上的稍小改进也会对此类公司产生巨大的商业利润，于是，Netflix公司在2006年悬赏100万美元用于奖励提高其推荐准确率10%的研究人员。从推荐技术来看，基于内容的过滤方法(Content-based)[4-6]受限于不能对非文本类对象进行信息的自动提取；而被认为是很有前途，也是关注最多的协同过滤(Collaborative Filtering)[7-10]推荐方法以及最近兴起的基于用户—产品二部图网络结构的推荐方法[11-14]都依赖于用户对项目的评分矩阵或关联关系。但从实际的推荐系统来看，由于评分数据的极端稀疏性(如：Netflix Prize数据集480189个用户对17770电影进行评分，评分值只有100,480,507个，近99%的评分未知)，使得推荐系统无法准确获知用户的偏好，巧妇难为无米之炊，导致推荐系统性能的大 收稿日期： 作者简介：张富国，男，1969年生，副教授，主要研究领域为个性化推荐、信息检索。 资助项目：江西省教育厅科技计划项目（GJJ.10696）资助。