基于贝叶斯收缩估计的有影响力消费者识别

在应用网络科学方法寻找有影响力的消费者时,大多数以往研究存在着一个重要假设:消费者之间的相互影响为正,或无影响,并未考虑到消费者之间可能存在的负向影响.鉴于此,本文放松以往的假设,把消费者之间的相互作用设定为正向,负向以及无影响.为了验证以上假设,本文以虚拟世界中4429名消费者之间构建的186253条朋友关系链为样本,应用泊松回归来估计消费者之间的相互影响.为了提升估计的效率,本文提出了一种基于贝叶斯收缩的新估计方法.研究结果表明:相比于以往假设提出的模型,基于本文假设提出的模型能够更好地拟合数据.本文的研究不仅从理论上验证了消费者之间负向影响的存在,也为企业寻找有影响力的消费者提供了一种更为精确的方法.