CN103559624A - 一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法 - Google Patents

Abstract

一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法，适用于产品宣传和收益评估，在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况；根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络；针对特定宣传策略，利用基于时间概率模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益；结合时间概率模型，通过信息传播网络中影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。本方法的优点在于，弥补了传统宣传策略中只考虑如何将信息传播更广的不足，加入了时间因素，帮助用户预测特定时间内的产品收益，并且提出了一种在可控时间内获取最多收益的宣传方法。

Description

一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法

技术领域

本发明涉及产品宣传策略的制定和产品收益评估这一技术领域，特别是基于社会网络中的信息传播进行产品宣传的工作。 

背景技术

产品的宣传和推广是产品销售的必要手段，尤其是最新上市的产品，营销策略的好坏将直接影响产品的收益，制定一个好的营销策略和宣传手段是增加产品收益的最有效方法之一。上市初期，很多新产品都会采用首先在小群体内进行销售的方法，如学校、公司等，这些小群体中的用户通常都具有直接或间接的联系，可以通过口碑进行宣传。因此，在宣传成本有限的情况下，如果可以找到该群体中信息传播较广且被接受程度较高的K个用户，并对他们进行定向宣传，将会取得很好的宣传效果。 

传统的定向宣传方法，基本上只考虑如何选取K个用户使得信息可以更广的传播，很少考虑到传播时间的问题。然而，对于很多小型企业来说，流动资金十分重要，他们不仅关心产品收益的回报率，而且更加关心收益的回报时间。因此，在宣传策略的选取上，他们在增加产品收益的同时，往往希望在可控时间内将产品收益最大化。因此本发明提出了一种基于连续时间模型的信息传播方法，可以对特定的宣传策略（选取K个用户进行定向宣传）进行收益评估，预测出该策略在特定时间t内的产品收益情况，与此同时，本发明还提出了一种优化的宣传策略，将时间t内的产品收益最大化。 

发明内容

为了帮助用户预测特定时间内的产品收益，并且找到一种在可控时间内获取最多收益的宣传方法，本发明提出了一种基于连续时间模型的信息传播方法： 

1、该方法包括以下步骤： 

1）在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况； 

2）根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络； 

3）针对特定宣传策略利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益； 

4）结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。 

进一步，步骤1）中所述的在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况，其特征在于： 

“目标用户群”指新产品的销售群体，即宣传对象，要求他们具有直接或间接的联系，可以通过口碑进行宣传或影响； 

“过往产品的历史销售情况”包括产品种类，购买用户，购买时间。 

进一步，步骤2）中所述的根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络，其特征在于： 

2.1）定义

为用户i在t时刻购买产品c_k是受用户j影响的概率，假设用户i、j具有好友关系： 

$p_{\mathrm{ji}}^t=\frac{\mathrm{prop}(j,i)}{\mathrm{sum}\left(j\right)}{e}^{-(t-t_j)}$

其中，t_j是用户j购买产品c_k的时间，prcp(j，i)为用户j与用户i购买了同一件产品，且用户j先于用户i购买的次数，sum(j)为用户j购买不同产品的个数； 

2.2）对于用户i的一个新产品c_new，定义： 

$p_i^t\left(A\right)=1-\underset{j\∈A}{\mathrm{\Π}}(1-p_{\mathrm{ji}}^t)$

集合A为用户i周围所有在t时刻以前已经购买c_new的用户，因此    

为用户i在t时刻购买c_new是受集合A中用户影响的概率，当    

时（θ_t为人为设定），认为集合A影响了用户i，且影响时间为符合条件的最小时间，若没有影响，则时间设置为∞。 

进一步，步骤3）中所述的针对特定宣传策略，利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益，其特征在于： 

选取K个用户进行新产品的定向宣传，定义： 

$F\left(t_{\mathrm{end}}\right)-\underset{t-t_0}{\overset{t_{\mathrm{end}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(c_{\mathrm{new}}\right)*I\left(\underset{t}{\max }\left\{p_i^t(A_0+A_{\mathrm{new}}^t)\right\}-{\mathrm{\θ}}_i\right)$

其中，A₀为K个用户组成的初始集合，

为在时间t时所有新增加的购买了新产品的用户，t₀为初始时间、t_end为截止时间，F(t_end)为在截止时间内新产品销售所带来的总收益，N为目标用户群中用户总数，f(c_new)为每卖出一件产品c_new的收益，I(·)为指示函数，当    大于0时取值为1，否则取值为0，用户i一旦已经购买该产品，则θ_i设置为∞，通过求解上述公式求得新产品在特定时间t_end内的销售收益。 

进一步，步骤4）中所述的结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益，其特征在于： 

选取K个用户进行新产品的定向宣传，给定截止时间t＝t_end，定义： 

$G\left(A_0\right)=\underset{A_0}{\max }F\left(t_{\mathrm{end}}\right)$

通过求解上述公式求出合适的K个用户，制定新的宣传策略，从而在时间t_end内获得最大的产品收益。 

本发明提出了一种基于连续时间模型的信息传播方法，适用于产品宣传和收益评估，其优点在于：弥补了传统宣传策略中只考虑如何将信息传播更广的不足，加入了时间因素，可以对特定的宣传策略（选取K个用户进行定向宣传）进行收益评估，预测出该策略在特定时间t内的产品收益情况，并且提出了一种优化的宣传策略，将时间t内的产品收益最大化。 

附图说明

图1是本发明的方法流程图。 

具体实施方式

参照附图，进一步说明本发明： 

一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法： 

1、该方法包括以下步骤： 

1）在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况； 

2）根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络； 

3）针对特定宣传策略利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益； 

4）结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。 

步骤1）中所述的在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况，其特征在于： 

1）“目标用户群”指新产品的销售群体，即宣传对象，要求他们具有直接或间接的联系，可以通过口碑进行宣传或影响； 

2）“过往产品的历史销售情况”包括产品种类，购买用户，购买时间。 

步骤2）中所述的根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络，其特征在于： 

1）定义   

为用户i在t时刻购买产品c_k是受用户j影响的概率，假设用户i、j具有好友关系： 

其中，t_j是用户j购买产品c_k的时间，prcp(j，i)为用户j与用户i购买了同一件产品，且用户j先于用户i购买的次数，sum(j)为用户j购买不同产品的个数； 

2）对于用户i的一个新产品c_new，定义： 

$p_i^t\left(A\right)=1-\underset{j\∈A}{\mathrm{\Π}}(1-p_{\mathrm{ji}}^t)$

集合A为用户i周围所有在t时刻以前已经购买c_new的用户，因此    

为用户i在t时刻购买c_new是受集合A中用户影响的概率，当    

时（θ_t为人为设定），认为集合A影响了用户i，且 影响时间为符合条件的最小时间，若没有影响，则时间设置为∞。 

步骤3）中所述的针对特定宣传策略，利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益，其特征在于： 

1）选取K个用户进行新产品的定向宣传，定义： 

$F\left(t_{\mathrm{end}}\right)-\underset{t-t_0}{\overset{t_{\mathrm{end}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}f\left(c_{\mathrm{new}}\right)*I\left(\underset{t}{\max }\left\{p_i^t(A_0+A_{\mathrm{new}}^t)\right\}-{\mathrm{\θ}}_i\right)$

其中，A₀为K个用户组成的初始集合，

为在时间t时所有新增加的购买了新产品的用户，t₀为初始时间、t_end为截止时间，F(t_end)为在截止时间内新产品销售所带来的总收益，N为目标用户群中用户总数，f(c_new)为每卖出一件产品c_new的收益，I(·）为指示函数，当    

大于0时取值为1，否则取值为0，用户i一旦已经购买该产品，则θ_i设置为∞，通过求解上述公式求得新产品在特定时间t_end内的销售收益。 

步骤4）中所述的结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益，其特征在于： 

选取K个用户进行新产品的定向宣传，给定截止时间t＝t_end，定义： 

$G\left(A_0\right)=\underset{A_0}{\max }F\left(t_{\mathrm{end}}\right)$

通过求解上述公式求出合适的K个用户，制定新的宣传策略，从而在时间t_end内获得最大的产品收益。 

本说明书实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，本发明的保护范围不应当被视为仅限于实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域技术人员根据本发明构思所能够想到的等同技术手段。 

Claims (5)

1.一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法，其特征在于： 

1）在目标用户群中进行市场调研，统计过往产品的历史销售情况； 

2）根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络； 

3）针对特定宣传策略利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益； 

4）结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益。 

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1）中： 

“目标用户群”指新产品的销售群体，即宣传对象，要求他们具有直接或间接的联系，可以通过口碑进行宣传或影响； 

“过往产品的历史销售情况”包括产品种类，购买用户，购买时间。 

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤2）中所述的根据时间概率模型计算每一个用户i受到其他用户的影响概率，构建信息传播网络，具体是： 

2.1）定义                                                  为用户i在t时刻购买产品c_k是受用户j影响的概率，假设用户i、j具有好友关系： 

其中，t_j是用户j购买产品c_k的时间，prcp(j，i)为用户j与用户i购买了同一件产品，且用户j先于用户i购买的次数，sum(j)为用户j购买不同产品的个数； 

2.2）对于用户i的一个新产品c_new，定义： 

集合A为用户i周围所有在t时刻以前已经购买c_new的用户，因此   

为用户i在t时刻购买c_new是受集合A中用户影响的概率，当 时（θ_t为人为设定），认为集合A影响了用户i，且影响时间为符合条件的最小时间，若没有影响，则时间设置为∞。 

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤3）中所述的针对特定宣传策略，利用基于连续时间模型的信息传播网络，预测新产品在特定时间t内的销售收益，具体是： 

选取K个用户进行新产品的定向宣传，定义： 

其中，A₀为K个用户组成的初始集合，   

为在时间t时所有新增加的购买了新产品的用户，t₀为初始时间、t_end为截止时间，F(t_end)为 

在截止时间内新产品销售所带来的总收益，N为目标用户群中用户总数，f(c_new)为每卖出一件产品c_new的收益，I(·)为指示函数，当    

大于0时取值为1，否则取值为0，用户i一旦已经购买该产品，则θ_t设置为∞，通过求解上述公式求得新产品在特定时间t_end内的销售收益。 

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤4）中所述的结合连续时间模型，通过信息传播网络影响范围最大化的方法，制定新的宣传策略，从而在t时间内获取最大的产品收益，具体是： 

选取K个用户进行新产品的定向宣传，给定截止时间t＝t_end，定义： 

通过求解上述公式求出合适的K个用户，制定新的宣传策略，从而在时间t_end内获得最大的产品收益。 

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