一种基于收益评估最大化的宣传策略制定方法

摘要

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。

主权项

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；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；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；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：$p_{ji}^t=\frac{prop(j,i)}{sum\left(j\right)}{e}^{-(t-t_j)}$其中，t_j是用户j购买产品c_k的时间，prop(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：$p_i^t\left(A\right)=1-\underset{j\in A}{\Pi }\left(1-p_{ji}^t\right)$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_i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∞；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；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：$F\left(t_{end}\right)=\underset{t=t_0}{\overset{t_{end}}{\Sigma }}\underset{i}{\overset{N}{\Sigma }}f\left(c_{new}\right)*I\left(\underset{t}{\max }\right\{p_i^t(A_0+A_{new}^t)\}-{\theta }_i)$其中，A_o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；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：$G\left(A_0\right)=\underset{A_0}{max}F\left(t_{end}\right)$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。