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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국유통과학회 유통과학연구 유통과학연구 제14권 제9호
발행연도
2016.1
수록면
25 - 29 (5page)

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Purpose - Finding top K persuaders in consumer network is an important problem in marketing. Recently, a new method of computing persuasion scores, interpreted as fixed point or stable distribution for given persuasion probabilities, was proposed. Top K persuaders are chosen according to the computed scores. This research proposed a new definition of persuasion scores relaxing some conditions on the matrix of probabilities, and a method to identify top K persuaders based on the defined scores. Research design, data, and methodology - A new method of computing top K persuaders is computed by singular value decomposition (SVD) of the matrix which represents persuasion probabilities between entities. Results - By testing a randomly generated instance, it turns out that the proposed method is essentially different from the previous study sharing a similar idea. Conclusions - The proposed method is shown to be valid with respect to both theoretical analysis and empirical test. However, this method is limited to the category of persuasion scores relying on the matrix-form of persuasion probabilities. In addition, the strength of the method should be evaluated via additional experiments, e.g., using real instances, different benchmark methods, efficient numerical methods for SVD, and other decomposition methods such as NMF.
#Word-of-Mouth #Persuaders #Social Network Analysis #SVD

목차

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Albert, R. / 2000 / Error and attack tolerance of complex networks / Nature 406:378~382 google schola Arndt, J. / 1967 / Role of product-related conversations in the diffusion of a new product / Journal of Marketing Research 4(3):291~295 google schola Ballester, C. / 2006 / Who's who in networks. Wanted : the key player / Econometrica 74(5):1403~1417 google schola Bampo, M. / 2008 / The effects of the social structure of digital networks on viral marketing performance / Information Systems Research 19(3):273~290 google schola Bonacich, P. / 1972 / Factoring and weighing approaches to status score and clique identification / Journal of Mathematical Sociology 2(1):113~120 google schola

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