基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)下文本挖掘的精準(zhǔn)營(yíng)銷分析

譚晶

摘? 要：目前的微博營(yíng)銷多是基于微博本身的特點(diǎn)進(jìn)行，有一定局限性。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析作為一種成熟的理論體系，為微博營(yíng)銷提供了一種新的思路。本文從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的角度探討了如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)查詢微博內(nèi)容營(yíng)銷中的關(guān)鍵用戶，然后利用LDA主題模型來(lái)獲取重點(diǎn)營(yíng)銷用戶的微博主題內(nèi)容和評(píng)論內(nèi)容的主題分布。筆者基于以上兩點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行探討，以期為企業(yè)進(jìn)行微博營(yíng)銷提供理論支持和營(yíng)銷策略建議。

關(guān)鍵詞：社會(huì)網(wǎng)絡(luò);文本挖掘;精準(zhǔn)預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391.1 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2019）01-0022-02

Accurate Marketing Analysis Based on Text Mining under Social Network

TAN Jing

（College of Information Management，Shanxi University of Finance and Economics，Taiyuan? 030006，China）

Abstract：Most of the current MicroBlog marketing is based on the characteristics of MicroBlog itself，and there are certain limitations. As a mature theoretical system，social network analysis provides a new way of thinking for MicroBlog marketing. From the perspective of social network analysis，this paper discusses how to use social network to query key users in MicroBlog content marketing，and then uses LDA topic model to obtain the theme distribution of MicroBlog theme content and commentary content of key marketing users. Based on the above two points，the author discusses them in order to provide theoretical support and marketing strategy suggestions for enterprises to carry out MicroBlog marketing.

Keywords：social network;text mining;accurate prediction

0? 引? 言

微博作為在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（OSN）應(yīng)用形式之一，具有“社交網(wǎng)絡(luò)”和“社交平臺(tái)”的特點(diǎn)。在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)大量的用戶，頻繁的主題更新，快速的信息傳播和廣泛的影響使越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用微博平臺(tái)進(jìn)行營(yíng)銷。但其也面臨著一些問(wèn)題，其中主要的問(wèn)題是怎樣能夠在眾多用戶中確定目標(biāo)用戶，以便將有限的營(yíng)銷資源精準(zhǔn)地投向目標(biāo)，從而達(dá)到最優(yōu)效果。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法可以為企業(yè)找到微博內(nèi)容傳播的關(guān)鍵用戶，而LDA模型可以為企業(yè)微博營(yíng)銷的主題選取提供理論支持和營(yíng)銷策略建議，從而使得營(yíng)銷過(guò)程更精準(zhǔn)、更高效。

1? 相關(guān)理論

1.1? 微博營(yíng)銷

微博是一個(gè)基于用戶在線社交的交互性平臺(tái)，通過(guò)此平臺(tái)可以獲取實(shí)時(shí)信息，關(guān)注用戶間信息的共享和傳播。用戶可以使用在線終端設(shè)備隨時(shí)隨地發(fā)布信息。通過(guò)用戶對(duì)同一類事件發(fā)表觀點(diǎn)和看法，會(huì)形成以相同興趣愛(ài)好為基礎(chǔ)的小群體，為以后的微博營(yíng)銷打下基礎(chǔ)。微博營(yíng)銷是基于其自身的這些特點(diǎn)形成的營(yíng)銷模式。企業(yè)微博可以向關(guān)注自己的用戶進(jìn)行針對(duì)性的宣傳，同時(shí)用戶也可以將自己的意見(jiàn)建議反饋給企業(yè)，通過(guò)這種方式，企業(yè)可以更好地了解用戶需求并使?fàn)I銷更加準(zhǔn)確和高效。企業(yè)可以通過(guò)微博內(nèi)容傳播的關(guān)鍵者進(jìn)行宣傳，這些關(guān)鍵者在小群體中影響力很大，其名人效應(yīng)可以使?fàn)I銷更有效。

1.2? 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析是一種用于研究用戶間交互關(guān)系結(jié)構(gòu)和屬性的規(guī)范和方法。主要分析不同參與者形成的關(guān)系的結(jié)構(gòu)和屬性。不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的特征也大不相同，體現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征的指標(biāo)包括：規(guī)模，指社會(huì)網(wǎng)絡(luò)所包含用戶的數(shù)量，網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模大小會(huì)影響用戶之間的相互聯(lián)系;密度（Density），指社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶與用戶之間的交互情況，密度越大，用戶間的聯(lián)絡(luò)就更加緊密[1];中心度，要衡量網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)度，其有三個(gè)指標(biāo)，點(diǎn)度中心度（degree）、緊密中心度（closenss）和中間中心度（betweenness），點(diǎn)度中心度是連接到該節(jié)點(diǎn)的其他節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，反映了網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其他角色至關(guān)重要的作用，可以用節(jié)點(diǎn)的入度數(shù)表示，緊中心度是指從一個(gè)節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中剩余節(jié)點(diǎn)的最小路徑之和，它與獲得信息的速度有關(guān)，中間中心度測(cè)量用戶影響其他用戶的程度。

1.3? 文本挖掘LDA模型

LDA模型是一個(gè)文檔主題的生成模型，它是一個(gè)三層的貝葉斯概率模型，單詞，主題和文檔[2]。該模型通過(guò)考慮文章中的每個(gè)單詞，“挑選具有一定概率的主題，并用特定的概率從該主題中任意地選擇一個(gè)單詞”得到。對(duì)于每個(gè)文檔，其中每個(gè)單詞出現(xiàn)的概率為：

LDA主題模型可以用圖1表示，其中每個(gè)參數(shù)的含義如表1所示：

通過(guò)上述討論，可知LDA模型的目標(biāo)是從給定的輸入語(yǔ)料中訓(xùn)練兩個(gè)控制參數(shù)α和β。

2? 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的關(guān)鍵用戶確定

在微博社交平臺(tái)中，每個(gè)用戶都是一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，通過(guò)用戶間的互相評(píng)論、關(guān)注及轉(zhuǎn)發(fā)等各種方式使節(jié)點(diǎn)建立聯(lián)系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有其基本的屬性，如網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的入度（表示某用戶被其他用戶關(guān)注、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)的情況）、出度（表示某用戶對(duì)其他用戶關(guān)注、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)的情況）以及該網(wǎng)絡(luò)的密度，但這些特征不能說(shuō)明此網(wǎng)絡(luò)中哪些節(jié)點(diǎn)處于中心位置。

一個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心度越高，通過(guò)該節(jié)點(diǎn)的連接路徑數(shù)就越多，其在網(wǎng)絡(luò)中的地位也就越重要。因此，具有較高中心度的節(jié)點(diǎn)用戶也被稱作網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵用戶[3]。從微博發(fā)布人、轉(zhuǎn)發(fā)人、評(píng)論人的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，可找到具有較高中間中心度的用戶作為關(guān)鍵用戶。

3? 文本挖掘

利用上一節(jié)的方法確定關(guān)鍵用戶，找到其URL，抓取他所發(fā)布的相關(guān)微博，剔除掉評(píng)論數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)較小的微博，同時(shí)，抓取每條微博的評(píng)論內(nèi)容，分別從微博內(nèi)容、評(píng)論內(nèi)容兩方面，通過(guò)文本預(yù)處理和LDA模型的主題提取，挖掘出文本的相關(guān)主題和內(nèi)容。圖2為文本挖掘的流程圖。

4? 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的微博營(yíng)銷建議

微博是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的載體，非常重視用戶和用戶之間的互動(dòng)。微博內(nèi)容傳播的關(guān)鍵者應(yīng)該被用作傳遞信息的橋梁，然后將其連接到利益?zhèn)鬟f網(wǎng)絡(luò)，允許他們自主地向其他博客傳播信息。同時(shí)確保信息傳播正向，以便以最低成本廣泛傳播信息。筆者提出的基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的微博營(yíng)銷建議如下。

（1）經(jīng)營(yíng)好官方微博平臺(tái)。一個(gè)企業(yè)的官方微博，不僅要成為網(wǎng)絡(luò)中入度很高的節(jié)點(diǎn)，而且還要加強(qiáng)與其他用戶之間的互動(dòng)，成為網(wǎng)絡(luò)信息的通信橋梁，使信息在網(wǎng)絡(luò)中更好地傳播。官方微博可以轉(zhuǎn)發(fā)粉絲的微博或與網(wǎng)站主題相關(guān)的其他原創(chuàng)微博進(jìn)行互動(dòng)，在微博下回復(fù)此微博評(píng)論的用戶可以提高品牌的親和力。（2）傳播目標(biāo)受眾網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵用戶。有必要利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心點(diǎn)、中介中心點(diǎn)來(lái)提升精準(zhǔn)營(yíng)銷[4]。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，意見(jiàn)領(lǐng)袖會(huì)引導(dǎo)其他節(jié)點(diǎn)的思維和行為，尤其是對(duì)于有同樣愛(ài)好的群體。企業(yè)營(yíng)銷微博必須與網(wǎng)絡(luò)中心合作，才能提升傳播力度和營(yíng)銷效果。（3）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵用戶要提高互動(dòng)性[5]。中介中心點(diǎn)或中間點(diǎn)通常不是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的意見(jiàn)領(lǐng)袖，特別是在具有共同愛(ài)好的社交網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。這些草根中心點(diǎn)將以積極的方式與其他用戶互動(dòng)，這將使中心點(diǎn)更接近目標(biāo)受眾。如果只是以單調(diào)的、硬性的廣告進(jìn)行營(yíng)銷，那么它將偏離微博的初衷，甚至?xí)馉I(yíng)銷目標(biāo)用戶群的反感。（4）精準(zhǔn)營(yíng)銷及時(shí)投放到目標(biāo)用戶群。在擁有足夠粉絲的基礎(chǔ)上，企業(yè)應(yīng)關(guān)注與目標(biāo)用戶及時(shí)地互動(dòng)。將發(fā)布產(chǎn)品的功能主題與熱門(mén)活動(dòng)相結(jié)合，以鼓勵(lì)粉絲傳播，進(jìn)而進(jìn)一步增強(qiáng)營(yíng)銷微博的流行度。

5? 結(jié)? 論

本文以微博營(yíng)銷為切入點(diǎn)，對(duì)基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析以及微博文本主題挖掘的微博營(yíng)銷進(jìn)行理論研究，得到微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵用戶以及基于LDA模型獲取關(guān)鍵用戶的微博及評(píng)論內(nèi)容的主題，依據(jù)關(guān)鍵用戶和內(nèi)容主題提出精準(zhǔn)營(yíng)銷建議，上述理論將通過(guò)下一步的具體實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

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