申请/专利权人：北京工商大学;中科大数据研究院

申请日：2023-09-04

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117255226B

主分类号：H04N21/478

分类号：H04N21/478;H04N21/2187;H04N21/4788;H04L51/52;G06Q30/0203

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.01.05#实质审查的生效;2023.12.19#公开

摘要：本发明公开了一种直播电商信息跨平台传播范围预测的方法和系统，涉及在线社交网络技术领域，首先分别构建基于节点关系的直播、社交信息传播网络图，并构建社交演化博弈策略，定义社交网络用户之间的博弈收益矩阵；构建直播电商信息传播动力学模型；基于社交演化博弈模型仿真信息传播过程；最后根据直播电商信息传播仿真结果进行传播范围预测和传播分析。本发明可以有效提高直播电商信息传播的准确性和效果，为直播电商平台和商家带来更好的推广效果和商业价值。

主权项：1.一种直播电商信息跨平台传播范围预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、分别构建基于节点关系的直播、社交信息传播网络图，并根据直播、社交网络历史信息数据，确定用户节点合作状态，初始化直播、社交网络传播路径，包括从真实的社交网络历史数据中，依据用户信息互动率、用户转发以及原创信息数信息衡量用户活跃度，筛选出“积极用户”，并提取出“积极用户”的用户信息，初始化社交网络互动状态；步骤二、构建社交演化博弈策略，考虑直播网络影响和用户个性化差异，定义社交网络用户节点之间的博弈收益矩阵；定义用户节点之间的博弈收益矩阵为： 互动 不互动 互动 b-c -c 不互动 b 0 其中,b＝b0+α1finfai+β1fprodui,c＜b0,b表示用户节点选择互动行为的收益，c表示用户节点选择互动行为的成本；b0表示用户节点不受其他因素影响的基本收益,α1表示用户节点受主播影响力因素影响的比重,β1表示用户节点受商品折扣、特色产品自身因素影响的比重,finfai表示直播网络中主播节点ai的影响力评估,fprodui表示用户ui对商品自身因素的感知；直播网络中主播节点ai的影响力finfai为：上式中，Ni表示为直播网络主播节点的粉丝平均互动量,Ny表示为直播网络中主播节点的观看人数，其中粉丝互动量包括直播间留言、点赞、转发、送礼物互动行为的人均数量；用户ui对商品自身因素的感知fprodui为：上式中，对商品自身因素的感知fprodui包括用户对价格折扣的敏感程度和对商品口碑、品质的认可程度其中，Ri表示社交网络用户ui的历史订单的商品价格,Ravg表示同类别商品销量Top10的平均价格；Su表示历史购买商品的好评率,Tu表示历史购买商品的当月销量,Tavg表示同类别商品的平均当月销量；α2表示为价格折扣对用户影响的比重,β2表示为价格折扣对用户影响的比重，n为历史订单的数量；步骤三、根据上述步骤二的社交演化博弈策略，构建直播电商信息传播动力学模型，考虑非结构转发和用户个性化差异，构建社交协同演化更新规则，包括定义节点行为策略模仿、定义节点关系更新、基于社交演化博弈策略进行信息传播仿真演化以及对不确定因素的风险分析；步骤四、根据上述步骤三直播电商信息传播仿真演化结果进行传播范围预测和传播分析，包括：获取多次独立的仿真传播实验数据,取所有仿真传播实验数据中社交网络用户处于互动状态的节点数量的平均值作为信息传播范围预测的最终结果；再对影响信息传播的关键因素进行分析,探讨不同因素对用户间互动水平的影响。

全文数据：

权利要求：

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