评价算法研究社会资本影响企业网络营销

文摘

为了提高低的问题识别传统方法的评价结果,综合评价结果,精度低,和少量的营销广告,提出社会资本影响企业网络营销评价算法。分析社会资本的影响维度三个维度的结构、关系、认知。从不同的维度,通过构建一个评价指标体系,计算评价指标的权重,和设计评估算法,一个完整的评价指标。最后,影响评估算法是使用层次分析法设计。结果表明,算法的评价结果有很高的识别,评价结果全面、准确,营销和广告高,表明该算法具有很高的应用价值。

1。介绍

企业社会资本是企业的无形资源,发挥了积极作用,促进企业的运作和发展。目前,微型企业和大型企业都面临着巨大的市场竞争压力。网络营销已经成为企业新的发展平台,起点。对现代企业而言,网络营销已经改变了从特殊业务与传统业务,这是企业管理的主要理念和手段(1]。对于企业来说,市场竞争很激烈,压力很大,生活空间是有限的。网络营销已经成为企业营销的渠道和平台,焦点和未来企业发展的主要手段。目前,企业网络营销的影响评价研究社会资本主要集中在如何降低企业代理成本,提高工作效率的营销组织,促进建设开放网络营销治理模型条件下的网络经济,为企业提供更多的就业机会,提高满意度(2]。然而,大多数这些研究对象是大型企业,微型企业的研究较少,影响评价结果的可靠性不高。因此,有必要研究一种方法来准确评估企业网络营销的影响社会资本(3]。

这项研究在4)提出了一种改进的微博用户影响力评估算法,综合考虑了用户的属性,决定了自己的基本影响基于用户的活动,身份验证信息,和博客质量和挖掘用户的潜在影响通过引入用户博客的传播率。结合用户的质量不同的朋友,一个微博用户影响力评估算法是基于改进的PageRank算法构造。实验结果表明,算法的召回率和F值很高,这表明它可以客观地反映了微博用户的实际影响和可以提供一个参考意见领袖的研究挖掘社交网络信息传播和舆论引导。这项研究在5)提出了一个微博用户影响力计算方法集成用户自身的因素和交互行为。该方法考虑了微博用户的直接影响和间接影响。在计算用户的直接影响,用户的初始影响计算通过分析用户的自身因素,如微博用户的数量的球迷,用户活动,和最近的微博质量。然后用户交互行为,如用户的微博可见性和微博用户交互系数,进行了分析,并计算用户沟通能力。最后,最初的影响是与用户沟通能力相结合,和用户直接影响计算基于改进的PageRank算法。用户计算的间接影响,通过分析用户的连接结构网络图,根据不同的连接路径不相邻的用户,用户间接影响分为三种情况,简单的路径,重复的路径,和复杂的路径,计算用户的间接影响。实验结果表明,该算法具有较高的用户排名的准确性。此外,一些学者提出了景区微博平台的影响评价方法的基础上,改进熵方法。该方法选择5 a景区官方微博平台为研究样本,构造影响评价指标体系对上述信息发布的微博从1月1日,2017年12月31日,2017;基于媒体的影响力形成理论,改进后的熵方法用于体重指数。 The results show that the algorithm can analyze the influence of the microblog platform and conclude that the influence level of microblog platform in 5A scenic spots is low as a whole. The study in [6)的目的是识别和分析数字营销策略在多大程度上可以提高组织的敏捷性的男男同性恋者在坤甸,印度尼西亚。这是一个管理决策问题找到有影响力的目标用户帮助企业进行在线广告营销绩效最大化。从社会资本理论的角度,参考7]研究用户的网络影响及其发展过程中的社会资本资源和发现影响用户的属性之间的关联关系,包括用户的域当局,文本质量、互动关系,和广告在社交网络性能目标。

尽管上述传统方法实现从不同角度影响的评估,存在一些问题,如低认可的评估结果,评估结果的全面性和准确性低、低数量的营销广告转发。因此,本文提出了企业网络营销的社会资本影响评价算法,为网络营销提供思路和方法的小型,中型和微型企业。介绍了本文的研究路线如下:(1)本文分析了社会资本影响企业网络营销的维度,包括结构、关系、认知(2)基于社会资本的影响维度的分析结果,构造评价指标体系根据评价指标的设计原则(3)建立判断矩阵,计算评价指标的权重(4)影响基于AHP评价算法的目的是完成的社会资本影响的评估企业网络营销(5)评价结果的全面性和准确性,转发营销广告的数量,选择和评价结果的识别作为实验指标来验证该算法的有效性

2。社会资本影响企业网络营销的维度

的社会资本影响一个公司的网络营销可以通过三维显示,即结构、关系,和认知。他们也可以被称为结构资本、关系资本、认知资本和社会资本的企业网络营销。总体架构如图1。

2.1。企业社会资本的结构维度

结构维度指的是结构模式,人们相互联系在人际沟通中,如同事和同事和朋友之间和朋友之间。同样,在商业领域的营销,公司也使用这个模型建立与社会接触和执行网络配置(8]。以电子商务公司为例,这里提到的社会联系可以公司和消费者之间的联系或消费者和消费者之间的沟通,包括通信时间、频率,和亲密。例如,通过公司提供的产品和服务信息,消费者了解其他网站和其消费者的评价信息公司建立自己的企业形象。其中,网络配置可以反映所有成员在人际沟通的关系结构和社会关系。

2.2。企业社会资本的关系维度

维度的关系主要体现在以下方面:首先是如何更好地建立人际关系,这是一个项目,企业需要关注;第二个是如何保持现有的关系。此外,它还包括人际关系的强度及其对个人行为的影响。一般来说,社会资本的关系维度影响系统侧重于分析组成元素从双重的人际关系结构的角度来看,它可以帮助个人在组织中获得所需的稀缺资源在一定程度上(9]。关系维度因素是个体或组织之间的信任和认同。信任在这里指的是质量的关系通过每个个体在组织结构内,虽然身份代表一个固有的对组织的归属感。以企业的microsignal为例,当个体在整个结构的关系真的认为自己是组织的内部成员,他们将显示一个强烈的愿望去关注企业的品牌形象和新产品(如关注企业的microsignal),积极与其他成员分享自己的信息和知识。

2.3。企业社会资本的认知维度

认知维度可以更有意识地反映每个人的沟通状态在人际沟通。换句话说,认知维度可以直观地呈现出个体之间的通信工具。通讯工具的帮助下,个人有共同的语言和视觉,实现共享在一个统一的平台,并提供一个强有力的保障组织中知识的交流和共享。因为认知维度的基础来自语言,包括术语、白话,或寓意,这属于个人互动的基础。

3所示。社会资本影响企业网络营销评价算法

从社会资本影响企业网络营销的维度,本文设计了社会资本影响企业网络营销的评估算法,包括评价指标体系的构建、评价指标权重的计算,评价算法的设计。以下的具体实现过程进行了分析。

3.1。评价指标体系的建设

3.1.1。评价指标的设计原则

为了正确地构建评价指标体系的社会资本的影响企业网络营销,必须意识到通过案例调查影响因素的重要性评价。社会资本影响评估的基本原则应包括以下。

首先,我们应该使用简化的指标综合反映了评价对象。不能太复杂,评价指标体系和评价方法是简单和容易的。评价体系应避免系统过于庞大而复杂,避免选择过于片面的单一指标。在确保客观性的前提下,指标体系应尽可能简化,和整体的优化评价指标体系可以通过删除一些指标影响不大。

第二,所需的信息来源渠道的数据评价指标必须是可靠的和明确的,和每个指标的重要性的指标体系必须易于确定的评估者,所以要求评估者可以直接使用每个评价指标模型的重要性。构建评价指标体系的目的社会资本影响企业网络营销是为了更好地满足企业的需求和利益。因此,有必要详细解释每个索引的概念,这样企业可以做出更实用的选择。

第三,社会资本影响的评价方法和数据的企业网络营销应该标准化,标准化。在评价过程中,评价的准确性应尽可能地提高,和误差模型的建立和数据的选择应尽可能小,这有利于检查和改进评价体系。

3.1.2。评价主体

评估者通常被称为评估的主题,有时一个人,有时一组。评价主体是评估过程的核心。评价主体需要制定评价目标,建立评价指标体系,屏幕上一些不合理的指标。本文的研究对象是社会学领域的专家和信息管理和互联网用户经常使用平台微博、微信等。

3.1.3。建立评价指标体系

本文设计的评价指标体系的社会资本影响企业网络营销(10]。该指标体系由5个一级指标:网络营销,网络营销,网络营销的效果,网络营销内容和网络营销。它由两个二级指标。其中,网络营销的方向指的是特定群体的服务属性,这是基本的条件影响。其他指标的选择和内容如表所示1。

3.2。建立评价指标的权重

3.2.1之上。构造的判断矩阵

采用问卷调查法,专家领域的社会学和信息管理和互联网用户经常使用平台,如新浪微博和微信被邀请来比较各种指标,分数区分重要性的程度。总共20社会学领域的专家和信息管理和互联网用户经常使用平台,如新浪微博和微信被邀请在这项研究中取得社会资本影响企业网络营销评价指标(11表所示)1。计算分数,然后进行加权平均(12)构造判断矩阵每一层的社会资本影响企业网络营销评价指标体系。采取网络营销规模一个₁作为一个例子,B的判断矩阵₁- b₄评价指标,如表所示2。

如表所示2,如果评价指标是同样重要的是,K= 1;如果是前者比后者更重要,K= 2;如果是前者显然比后者更重要,K= 3;如果后者比前者更重要,K= 1/2。

3.2.2。判断矩阵权重计算

首先,计算判断矩阵每一行元素的乘积。计算公式是 在哪里代表的偏好判断矩阵;代表了排序向量;代表了判断矩阵的行;和代表判断矩阵中的列。

然后计算√ :

最后,向量归一化得到权向量。计算公式是

3.2.3。建立评价指标的权重

矩阵中的数据是不同的专家的主观判断。专家很难做出准确的判断,每个元素的值,并在计算会有偏差。因此,为了保持矩阵的一致性,需要检查的一致性矩阵是否符合标准,这有利于及时修正。

第一个判断矩阵的最大特征值 :

然后,相比之下,一致性指数(13),如果每个索引的平均随机一致性测试都通过,不需要修改它,最后体重结果显示在表中3。

3.3。社会资本影响的评估算法基于层次分析法的企业网络营销

根据获得的评价指标权重,社会资本影响企业网络营销评价算法基于AHP (14)设计。在该算法中,一套准则层,准则层包含标准(15]。介绍了具体的评估过程。

步骤1。输入标准水平和目标水平 。

步骤2。计算最大特征值目标层的和相应的归一化特征向量 。

步骤3。进行一致性检验。如果 ,这意味着通过检查。在这个时候,让 去下一个步骤。如果没有通过检查,回到步骤1 (16]。

步骤4。输入 比较矩阵方案层为标准 。

第5步。计算的最大特征值和相应的归一化特征向量。

步骤6。一致性检查,如果 ,意味着通过检查;在这个时候,让 ,去下一个步骤;如果没有通过检查,回到步骤4。

步骤7。计算组合权向量的计划层目标层 ;计算公式是

步骤8。找到最大值的 , ,…, ,这是最优评估计划(17),也就是说,社会资本的评价结果的影响企业网络营销。

4所示。实例验证和结果讨论

为了验证的有效性提出了社会资本影响企业网络营销评价算法,进行了一个数值例子。在验证过程中,为了突出该方法的优势,改进的微博用户影响力评估算法在4)和微博用户影响力计算方法集成用户自身的因素和交互行为(5)被用作比较的方法进行比较分析。

4.1。数据收集和预处理

为了测试的有效性和合理性,社会资本影响企业网络营销评价算法,本文以某公司为研究对象,收集其社会资本指数属性数据。实验以天为观察单位,数据收集周期持续6个月,6月1日开始,2019年,截至2019年11月30日,。

KMO统计指标,用以衡量有效性。当KMO值很小,这意味着结果可能是不满意的,如果对这些变量进行因子分析。相反,如果KMO值更大,这意味着可以执行因子分析。巴特利特球形测试可以用来测试的假设多个变量是相互独立的;也就是说,整个相关矩阵是一个单位矩阵。根据KMO测试标准,可以知道KMO值越大,更好的统计数据的有效性。KMO的值在0和1之间。值越大,越适合进行因子分析。当KMO值大于0.7时,它更合适,而值小于0.7,大于0.6,它是几乎不可能的因素分析。当KMO值小于0.6时,它是不适合的因素分析。

表4显示了KMO和Bartlett实验数据的测试结果。

在这项研究中,数据导入到SPSS 20.0统计软件,KMO值计算通过有效性分析,和Bartlett领域进行了测试和验证性因素分析。从表可以看出4的值是0.884。根据KMO测试标准,本研究通过因子分析可以分析变量。同时,卡方值近似Bartlett的球体检验统计量为8659.326,自由度是435,和意义的概率小于0.1,证明在这项研究中获得的数据适合因素分析。

可以看到从上面的验证,本文所使用的数据可以用于实验验证,从而确保实验结果的有效性和准确性。

4.2。讨论的结果

4.2.1。准备算法性能验证

(1)社会资本的比较之前和之后的企业网络营销。把社会资本生成的企业网络营销作为一个前后比较,影响网络的影响进行了分析,结果如图2。

根据实验结果如图2社会资本的总额与迭代变化,改变利率不同,没有明显的法律。比较之前和之后的社会资本的企业网络营销,可以看出,企业网络营销后,社会资本的总量很大,这明显高于没有网络营销,可以反映在人格魅力的增长率价值,社会价值的能力,和总社会资本。因此,可以看出,企业网络营销的社会资本的影响很大。

(2)影响评估结果的认可。300用户选择得分影响评估结果的形式一个问卷调查。总共300问卷回收,回收率为100%。一些客观的评价结果的统计数据中恢复过来。整理收集到的300份问卷后,结果如表所示5。

根据表中的数据5得分可以看出,300名调查人员影响评估结果的得分,取得更高的分数,这表明大多数人可以识别算法获得的结果。虽然会有一些调查结果之间的差异,通过算法计算获得的结果,他们基本上可以反映用户的识别评估结果。

4.2.2。比较与其他影响评估算法

大多数现有的研究选择的球迷数量或少量的其他特征的影响评价因素,问题的全面性和准确性的评价结果和低数量的营销广告转发。因此,本文从三个方面验证该算法的有效性:全面性、准确性、和营销广告转发的数量。

(1)全面性的评估结果。为了更好地比较不同方法的效果评价,评价结果的全面性是作为实验指标,和本文算法与传统方法相比。结果如图3。

如图3,可以发现本文中的算法明显优于其他方法在评估用户的影响影响,这表明,本文算法能更有效地评估用户的真正的影响,评价结果更全面。它还可以看到从图3,当迭代次数小于2,提高评价结果的微博用户影响力评价算法和微博用户影响力计算方法,集成了用户自身的因素和交互行为相对较近。改进的微博用户影响力评估算法综合评价效果略少,和微博用户影响力的评价效果计算方法,集成了用户自身的因素和交互行为。这表明本文算法可以有效地改善影响评估结果的全面性,以及评价结果可以为企业网络营销提供参考。

(2)评价结果的准确性。为了更好地比较不同方法的效果评价,评价结果的准确性是作为实验指标,和本文算法与传统方法相比。结果如图4。

根据实验结果如图4,这三个方法有不同的实验评价结果的准确性。评价结果的准确性的改善微博用户影响力评价算法和计算方法整合用户的微博用户影响力的因素和交互行为显著低于这个算法,它的评价结果表明,该算法更理想。实验数据验证该算法满足实际应用需求。

(3)营销广告被转发的数量。为了进一步比较不同方法的评价效果,转发营销广告的数量作为实验指标,和本文算法与传统方法相比。结果如图所示5。

据图分析5,随着迭代次数的增加,转发营销广告的数量在不同的方法显示了不断增加的趋势。转发营销广告的数量根据本文算法明显高于传统方法,表明本文算法的评价结果更好。

以上三个特征也与人们的日常认知一致,表明该算法可以全面评估社会资本对企业网络营销的影响,取得了良好的效果。

5。结论

互联网是一个重要的平台,为企业实现网络营销。互联网的便利,通过发布、传播、和互动的各种有价值的信息,建立可控的社会关系网络,整合和利用社会资源和关系,积累和利用社会资本,以发挥网络对其他用户的影响价值观,生活方式,和信息选择行为。这种影响在网络营销起着至关重要的作用,从消费者的心理决策过程的接受广告的购买行为的实现。本文研究社会资本影响企业网络营销评价算法。结果表明,算法是准确和全面的评价结果,充分验证了算法的有效性。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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