文摘
为了提高新媒体广告传播效果分析,本文结合了可伸缩的神经网络来构建新媒体广告传播的分析模型。此外,详细分析了模糊神经网络的基本理论和扩展评价、结构设计和学习算法,模糊神经网络的分类。特别是,本文总结了优化算法和神经网络结构的方法。此外,本文改进了算法来满足新媒体广告的需求数据分析和构建一个智能系统框架。实验验证表明,新媒体广告传播分析模型基于扩展神经网络提出了符合新媒体广告传播分析的影响。
1。介绍
随着互联网应用的不断创新和普及,大量的信息和人聚集在互联网的时间和空间,和丰富的数字网络媒体和应用在公共生活中已经成为不可缺少的交流工具。新的公众的注意点形成了各种新媒体,这显示强相互作用的特点,精确定位,和主题细分1]。从应用程序工具,社会和文化载体,互联网正日益显示其媒体属性。特别是互联网的出现,手机,和大量的户外新媒体取得了“新媒体”行业的发展繁荣。目前,富媒体形式和丰富的媒体信息围绕着人们的生活空间。有一段时间,“新媒体”这个词已成为一个流行词汇熟悉的公众。从自然科学和社会科学的角度来看,“新媒体”的诞生具有重要意义[2]。然而,由于“新媒体”行业的发展,新的技术变革的到来。由于无休止的新媒体的出现和新的应用程序,以及媒体的浮躁心态商业应用,社区理论的理解和对“新媒体”的研究表明一个多极化3]。
数字化的过程中带来了巨大的通信模式和媒体本身的变化:不仅有信息(计算机)行业,电信行业,和大众媒体行业提出了三网融合的业务交叉的新趋势,但也跨域企业已经出现,关于并购和整合的问题。数字媒体已经改变了大众传播的特点,使“集中”的特点和“利基”发扬光大。例如,数字媒体技术使广播、电视媒体,和稀缺的频道资源丰富的资源(4]。数字媒体也改变了过去单向的媒体沟通。“观众”的状态,只能被动地接收信息大大改变,和接收信息的主动性越来越转向观众(5]。数字媒体已经改变了传统时,必须同步功能,观众听和看广播和电视和取得了异步;也就是说,观众可以选择随时倾听和观察,他们可以反复听,看,如果他们感兴趣6]。报纸和期刊是否印在不同的地方通过卫星传播或分布式互联网,或数字卫星广播和卫星电视,他们都以覆盖洲际乃至世界,追求国际影响力和竞争在国际媒体市场份额。
本文结合了可伸缩的神经网络来构造新媒体广告沟通分析模型和新媒体广告传播进行研究分析。
2。相关工作
一些学者把通讯方式的变化与技术更新和调用新媒体“交互式数字复合媒体”(7]。文献[8]提供了一个更全面和客观的总结新媒体广告。它认为,“新媒体广告指的是品牌沟通行为和形式反映在多媒体视频基于数字传输,可以实现信息的即时互动,和终端显示为一个网络链接,有利于广告客户之间的信息沟通和目标观众。“文学(9)认为,新媒体广告延伸的方向“立即、移动、请求和简洁。”我t collects, produces, processes, compresses, stores, and applies “advertising information” into various forms of advertising expression. Literature [10)认为,新媒体广告的形式主要包括户外新媒体、移动新媒体、新媒体和手机。其中,户外新媒体包括户外视频,户外触摸,和户外投影,等等,而移动新媒体实现通过移动电视、汽车电视、地铁电视。文献[11)认为,主页广告在新媒体广告中占有重要地位。原因是主页广告不仅可以在公司的形象和文化传播,但也传达公司的产品信息。此外,许多公司电子商务平台,所以主页广告中发挥直接作用的销售他们的产品。文献[12)网络广告分为门户广告和互动广告。文献[13]分类在线广告如下:横幅广告、按钮广告、电子邮件广告、墙纸广告、赞助广告,竞争和促销广告,间隙广告、互动游戏广告、商业服务广告,全屏广告、横幅广告、画中画广告、流媒体广告、间隙广告,即时弹出广告、移动广告、悬浮广告,等等。
3所示。扩展神经网络模型
3.1。物元的概念
人和事都统称为的事情。事情有不同的特点,每一个特点都可以表现为相应的值。因此,名称、特点和价值的事情是描述事物的基本元素,叫做物元的三个元素。物质元素物质的形式描述的基本元素。它是由有序三联体组成的对象的名称,功能(功能名称),和相应的值,即物质元素(名称,功能,和值)。
物元的概念,正确反映事物的质量和数量之间的关系和事物的动态,可以更紧密地描述客观事物的变化过程。它研究事物、特征和相应的值作为一个整体,并提供一个正式的解决矛盾问题的工具结合定性和定量方法。
3.2。物质元素的定义
我们设置的N,它是关于价值的特性c的基本元素,所描述的事情可以有序的三倍R= (N,c,V),称为物质元素。自V可以由N和c,物质元素也可以表示为(14]
的数组n特性和相应的n大小是15]
R是一个n维物质元素,表示R= (N,c我,V我),我= 1,2,…n。每个维物质元素R我被称为一个分裂的重要元素。
扩展集是一个新概念,以应对需求。它可以描述对与错之间的相互转换,事情的程度有一定的属性。
U论域,u中任何元素U,k是一个映射的U真正的域我, 是一个给定的转换: 宇宙是一组扩展U,y=k(u)的相关函数 ,和 的扩展函数 。其中, 宇宙的转换U,拟函数的相关性k和元素u分别为(16]。
扩展集是基于集合理论和所描述的相关功能,可以作为一种工具来定量地描述事物的定性和定量的变化。相关函数的值范围是整个实数轴。相关函数的价值不仅可以描述的程度不同的事物有相同的性质,但也在中介的程度有一定的属性,和它也可以描述之间的差异程度,不同的事情相反的属性。代数表达式是用来表达的相关函数扩展集,这使得它可以量化解决不相容问题的过程。
在扩展集,建立相关函数的概念,和距离的概念和价值也建立了作为基础扩大定量描述的定性描述。
3.2.1之上。距离的定义
x实轴上的一点,X0= (一个,b对实体字段()是一个区间17]: 点之间的距离吗x和区间X0。其中,(一个,b)是一个开区间,闭区间或半开区间和半关闭状态。
3.2.2。定义的位置
在实际问题中,除了点之间的位置关系和间隔,间隔时间间隔和一个点之间的位置关系和两个间隔也必须加以考虑。
然后点的比特值x对间隔的时间间隔组成X0和X被指定为 点之间的位置关系x和间隔设置组成X0和X,称为位置值。
描述一个点的位置的差异值的区间根据不同的距离。距离的概念描述了位置点和间隔之间的关系,使人们从“内同一阶级”发展与一定程度的定量描述类内差异。
根据距离和位置,建立了基本的相关函数(18]: 和用于计算之间的相关程度,分和区间集。其中, 和没有公共端点。相关函数的值 ,和上面的是表达的相关函数扩展集,并与“财产的东西“扩展从定性描述到定量的描述”属性的程度 。”
确定评估对象N如果有一个指数SI措施的利弊和所需的值的范围X的允许值范围值X。相关函数的建立K(n)代表对象的程度N满足要求,这叫做的关联度NSI。
N如果测量指数的关联度吗K(n);然后[19] 被称为标准的相关性NSI。
如果确定评估对象N,测量指数SI ={…如果,如果,如果,},的规范性关联度N如果是k我(我= 1,2,…n),SI的权重系数 ,和 。 代表SI的相对重要性。
扩展评价方法评价研究对象从可行性和优化的角度,结合定性和定量的。它使用物质的扩展元素定性计算和使用扩展集合理论来执行定量计算通过相关函数。扩展评价以物元理论和扩展的数学理论基础和实现的变换通过建立物元模型评价方法。
在本文中,该方法应用于方案的评价和筛选。筛查的目的是消除下并保存优越。筛选过程如图1。
的标准评估对象的优点和缺点 是 。
有多数,权重系数是用来表达每一个指标的重要性。必须满足的指标,它们所代表的指示输入,及其他测量指标,值[0,1]之间的分配。权重系数是记录为(20.]
因为测量指标的选择直接影响到评估结果,测量指标的选择必须谨慎。一般来说,指标满足评估的目的,是代表很容易评估,相对常规的变化应该选为测量指标。
测量条件的选择应注意以下几点:(1)目的。我们第一次参加评价的目的和评价对象。测量条件的选择在评估不同类型的项目是不同的。(2)全面性。善评价方法是一个全面的评估。为了确保这一点,必须代表测量条件的选择。需求的技术、经济、社会、资源、环境和发展,选择最具代表性的指标,扮演着重要的角色在实现目标的计划。(3)可行性。选定的测量条件应该代表和用于评估。此外,测量的数据条件应该很容易获得,可以高质量的数据,真实性和可靠性。(4)稳定。选定的测量条件应该更有规律地变化。
关于如果测量条件的确定,应注意以下几点:(1)它应该根据社会的实际情况以及经济状况和基于空间范围的数据和历史数据与评估对象。(2)有必要关注社会和经济的发展状态。(3)值的测定范围应该监管以及管理功能。全国的计划值(地区、部门)社会和经济管理可以视为价值范围的边界。
其中,我们集 ;然后[21]
权重系数的大小有重要影响的程度的善良。不同的权重系数导致评估的顺序变化的对象。此外,可以使用层次分析法来确定测量指标之间的相对重要性的顺序,从而确定权重系数。
在确定各测量指标的权重系数,我们使用的指标必须满足过滤和执行以下步骤符合条件的对象。
测量指数集 ,在哪里 ,我−1、2、…n,分配权重系数(22]
根据每个测量的需求指数相关函数 建立了。(1)如果V我是一个有限区间X0我或无限区间,该算法相关函数 。 (2)如果V使用X和X我(XEX)形成一组区间描述没有一个共同的终点,这个指数的最佳点是点 ,该算法以初等关联函数为
对象的相关函数对每一个测量指数SI我缩写为 ;然后每个对象的关联度 关于是(23]
每个对象的典型相关学位 关于是
典型相关程度的对象对每一个测量指标 是(24]
根据实际问题的不同的需求,对象的优越性N可分为三种情况:(1)如果在实际问题中,所有测量指标的综合关联对象之前必须大于0N被认为符合要求的,那么美好的定义是 (2)如果在实际问题中,只要某一测量的综合关联度指数大于0,这被认为是对象N满足需求,那么善良被定义为 (3)如果在实际问题中,所有测量指标的关联度对象之前必须大于0N被认为符合要求的,那么的善良程度的定义是
根据实际问题,我们首先计算评价对象与“指标不能满足。”For all objects that meet the requirements, we use one of the above three kinds of goodness to calculate its goodness and compare the goodness ofN。如果 然后对象是更好的。
具体的神经网络的本质,可以分析定性和均匀来源于相关函数的定量分析能力。然而,可拓学是单线程的,而且没有多线程、并行操作和计算能力。可拓神经网络可以克服这个缺点。因此,可拓学和神经网络相结合,互相学习。一方面,可视化技术用于构造一个新的神经网络结构。另一方面,网络的学习机制是重要元素,结合扩展和样本数据学习和训练在此基础上达到提高学习效率的目的和分类的正确性。扩展神经网络如图2。
它属于一个两层的结构,包括输入层和输出层,通过连接神经元的输入和输出神经元的重量。输入层中的每个节点是一个多维物元的不同特征。输入层神经元的个数取决于输入参数向量的个数。每个神经元在输入层和输出层中的每个神经元是双向与重量有关。连接的基本单位特征向量场的最小值和最大值的特征向量。
4所示。新媒体广告传播基于扩展到网络分析模型
消费者决策过程提供了良好的消费者和品牌之间的关系描述。这个过程还详细描述了消费者从购买需求的过程产生购买行动实现互信,并研究如何在这一过程中影响消费者行为。消费者决策过程也经历了六个阶段,主要分为考虑、评估、购买经验,相互的粉丝,和互信,如图3。
消费者决策过程理论的基础上,作者还总结了结构的通信方式在移动广告从消费者心理学的角度基于移动互联网时代的现实背景下(图4)。
本文建立的广告通信模型不同于一般广告通信模型。它结合了复杂网络理论和广告传播理论构建广告通信模型可以量化的影响沟通。摘要广告沟通的渠道分为两种类型:大众传播和人际传播。此外,本文提出了一个两层的网络广告传播网络的拓扑结构,如图5。
从逻辑的角度来看,它是更容易理解的两层结构广告传播网络。如图5第一级人际沟通网络反映了用户节点之间的关系。edge-connected节点之间有朋友关系,双方都可以传递信息。因此,对于用户节点,广告是很重要的。信息的态度和行为是受朋友的影响节点;二线质量组成的通信网络是一个网络大众传播媒体中使用的广告,和大众通信网络包括几个特定的媒体网络,其中每个特定媒体组成的网络是指网络用户节点所拥有的媒体和反映了用户节点和媒体之间的关系。
建立通信网络广告的必要基础和前提是后续仿真顺利进行。接下来,南京地区将被用作广告的目标,和广告的两层网络模型将被用来建立一个广告通信网络模型。首先,建立人际关系网络的第一层。自第一级网络反映了人们之间的人际关系,有必要建立一个人际网络。从著名的“六度分离”现象的人际网络中的每个节点还可以连接间接通过几个网络中的各个节点;也就是人际网络具有明显的小世界特性,所以本文将使用随机化。添加边缘的方法构造一个西北小世界网络的人际网络通信网络广告,广告的第一层网络通信。
一般来说,人际沟通网络的规模设置为1000,和人际网络的节点度分布、聚类系数构造根据西北网络施工方法在图所示6和7,分别。
用户节点的数量当广告传播达到一个稳定状态是由一个表如表所示1。
从表可以看出1,当传播过程达到一个稳定状态,在最后的节点数量未知状态至少和电视媒体是最少的,其次是报纸、网络、电台、杂志。独自从最终的购买状态的角度来看,电视媒体是最,其次是报纸、互联网、广播和杂志。仅在被忽视的州的数量方面,报纸媒体是最大的,其次是互联网、电视、杂志、广播。了解各自的情况下广告后,比较广告的传播变化如图所示8。
通过上述分析,本文提出的模型的作用是验证,通过互联网获得多个套广告,并验证本文模型的影响。首先,本文的分析模型的影响在广告数据验证,结果见表2和图9下面是获得。
从上面的分析、验证,新媒体广告传播分析模型基于扩展网络广告数据分析可以发挥一定的作用。在此基础上,本文进行了性能验证的新媒体广告传播分析和专家评价方法用于验证结果见表3和图10在下面。
从上面的实验验证,可以看出,新媒体广告传播的分析模型的基础上,扩展网络提出了符合新媒体广告传播分析的影响。
5。结论
媒体是广告和传播平台和支持,以及广告和媒体之间的关系密切,不可分割。一定的了解媒体,尤其是新兴数字媒体和通信知识,为广告活动是一个必要的基础。通信技术的发展已经引起了媒体的竞争变得激烈。虽然大众传播媒体占据大量市场份额和竞争力,传统媒体的缺乏沟通特点使传播效果不令人满意。网络媒体的新特点是媒体沟通,如大量的信息,多样的形式,迅速、及时,全球沟通,容易复制,检索方便,自由,和交互,这无疑填补传统媒体的不足。另一方面,消费者市场细分越来越明显的趋势和广告市场竞争日益激烈,这些因素为网络广告的快速发展提供了温床,广告的主要支柱产业。本文结合了可伸缩的神经网络来构造新媒体广告沟通分析模型和新媒体广告传播进行研究分析。实验验证表明,新媒体广告传播的分析模型的基础上,扩展网络提出了符合新媒体广告传播分析的影响。
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。
确认
这项工作在本文中被华北科技大学的支持。