User growth and penetration modeling for converged heterogeneous network

To evaluate the trail potential of converged heterogeneous network （CHN） market, the logistic method for adoption modeling of CHN is used. User growth ＆ penetration have been taken as two variants to find saturation condition in market. Model is continuous in time but modifications are done for discrete recurrence equation, commonly known as logistic map. Dynamic and static phases are taken into consideration while penetration decay is not covered in this model.

游戏化体验设计对互联网品牌用户增长的作用研究

探索游戏化体验设计在互联网品牌不同场景中的应用,讨论对用户增长的影响。分析互联网品牌在传播、功能及嵌入类场景中游戏化体验设计对用户行为和增长的影响,总结用户增长方法。结合增长指标和游戏化体验设计路径:设计目标确立、游戏化机制设置、游戏化元素设计、体验结果评估4步骤,提出互联网品牌的游戏化体验设计方案。以期加强品牌与用户间的关系,为企业创造更多品牌流量价值。

用户增长E-CAM模型:增长本质、团队建设、考核指标和最优获客策略

目前用户增长模型对增长因素进行定性的、线性化分析,存在没有阐述环节间联动关系和环节优化优先级的问题.首次通过对产品用户规模的构成进行拆解,利用循环迭代的方法将变量推导到增长初期,得到用户规模与各个变量之间的定量关系,解决了阐述增长因素的联动和优先级问题.与现有模型思想不同的是:用户增长并不是线性的,而是基于累积的产品体验,配合召回和获客策略在每个时期共同协作,达成的最优结果.每个环节英文首字母组成为E-CAM模型.基于E-CAM模型,从增长团队组建上提出修订的和新增的团队考核指标;从增长策略上,提出在获客成本的约束下,通过运筹学原理求得每一期最佳的获客量以达到用户规模最大化.

基于数据库用户行为分析的改进FP-Growth算法

数据库是信息系统的核心,是最吸引攻击者的目标。其用户行为记录是一种特定的类型,有相对固定的成份。FP-Growth算法在规则挖掘时会产生一些冗余的、无意义的规则。首先给出数据库用户行为的定义,将数据库的用户行为属性按重要性阈值排序,并从中选取关键属性或属性组。在FP-Growth算法的基础上提出一种基于用户行为分析的BFP-Growth算法,避免产生无意义的规则,节省了存储空间和时间,提高了挖掘效率。

以用户需求为导向的儿童可成长型衣柜设计

为探究儿童可成长型家具设计研究中的需求转变依据,使儿童可成长型家具设计能够切实满足儿童成长需求。以儿童衣柜为研究对象,限定研究的儿童年龄范围为3~12岁,运用观察法与访谈法调研得到12项衣柜使用需求,运用Kano模型将所得需求划分为4类,引入AHP法对不同年龄段儿童的不同需求类别进行权重排序,得出3~12岁儿童成长过程中对于衣柜的使用需求转变方向,即由简单易用、长幼共用、多功能收纳的使用需求向经久耐用、隔板可调、内部明亮的使用需求过渡,通过设计实践和方案评估验证了研究结论的合理性,能够为儿童可成长型衣柜设计提供理论依据和创新思路。

Mobile user forecast and power-law acceleration invariance of scale-free networks

This paper studies and predicts the number growth of China＇s mobile users by using the power-law regression. We find that the number growth of the mobile users follows a power law. Motivated by the data on the evolution of the mobile users, we consider scenarios of self-organization of accelerating growth networks into scale-free structures and propose a directed network model, in which the nodes grow following a power-law acceleration. The expressions for the transient and the stationary average degree distributions are obtained by using the Poisson process. This result shows that the model generates appropriate power-law connectivity distributions. Therefore, we find a power-law acceleration invariance of the scale-free networks. The numerical simulations of the models agree with the analytical results well.

基于梅特卡夫模型改进的成长型互联网企业价值评估——以虎牙直播为例

针对成长型互联网企业的潜在用户价值和财务价值成长特征,本文通过对传统梅特卡夫模型进行改进,构建用户价值与财务价值相结合的综合评估模型,并将模型应用于虎牙直播公司估值案例,以检验模型的有效性。结果表明,相对于传统梅特卡夫模型,改进的梅特卡夫模型对成长型互联网企业价值评估不仅在估值结果方面有效,而且进一步揭示了人们为什么对成长型互联网企业价值的预期不同于对初创期的预期。

基于用户成长体系的公益类APP交互设计研究

在我国公益事业兴起之时,如何降低志愿者流失率并建立完善的长效机制成为公益事业持续发展的首要命题。文章综合用户成长体系和交互设计理论,以公益类APP的研究现状为依据,深度挖掘志愿者与产品之间的互动联系,归纳总结具有普遍适用性的用户成长体系要素,最终构建出具有增强志愿者行为动机的公益类APP交互设计策略。以期为公益事业持续发展提供新思路。

用户增速萎缩下平台补贴性策略的可持续性分析

近年来,各大电商平台的补贴性杀熟现象在国内受到广泛关注。在平台的初始扩张期,补贴策略在总体上有利于平台的快速扩张,使平台能够迅速占领市场。但是,当平台进入成熟期时,杀熟性补贴策略是否仍为占优策略,是一个值得关注的问题。本文经研究证明,用户的补贴转化率、平台构建用户补贴画像总成本,以及补贴时机选择等变量,对策略的实施效果有影响。通过建立优化模型,本文所得结论如下。第一,在垄断市场结构下,补贴力度随着新用户对补贴的转化率的上升而上升;第二,当平台实施补贴策略的用户画像成本小于一定阈值时,就会采补贴性杀熟策略;第三,只有在市场早期阶段才会采用补贴性杀熟策略,并且补贴策略的优势会逐渐变小。建议政府相关部门应该对平台自治自洽加以高度重视,防止政府过度干预阻碍市场创新。并建议平台企业要时刻关注平台所处的市场条件,对平台策略的实施效果应做到充分的认知。

信息用户成长模型的构建

在介绍信息用户相关研究模型的基础上,分析了目前信息用户研究模型存在的不足,并构建了信息用户成长模型,以更好地体现信息用户为中心的理念。该模型是通过系统地考察信息行为、信息意识、信息环境的影响等因素的基础上建立的。该模型能够更好地反映信息环境对用户的长远影响。

知识付费平台的用户增长策略及其对图书馆工作的启示——以喜马拉雅FM为例

基于AARRR模型,探讨了喜马拉雅平台在获取用户、提高用户活跃度、提升用户留存等各阶段的用户增长策略,结合图书馆工作内涵,提出了图书馆用户服务策略,以期为图书馆用户发展相关研究提供新思路。

基于AARRR模型的用户增长策略研究——以拼多多为例

增长是企业发展永恒的主题,增长黑客不再是独行侠,而是通过增长团队持续获客。基于AARRR模型,拼多多用户获取、用户激活、用户留存、用户变现以及用户推荐的增长策略,实现用户的裂变式增长。但在用户增长的背后,产品质量参差不齐、用户体验不尽人意、物流配送效率低下及用户信息安全问题亟待解决。增长黑客背景下,AARRR模型的应用研究探索出用户增长的新路径,为企业实现持续增长提供了新思路。

在线健康社区不同级别用户的参与行为研究:基于增长模型视角

[目的/意义]研究在线健康社区不同级别用户的参与行为模式特征及其影响因素有助于平台管理者了解用户的参与行为并为提升用户平台参与度、改善平台服务质量提供参考意见。[方法/过程]选择在线健康社区甜蜜家园为研究平台,依据用户社区等级和活跃度,将用户划分为3个级别:初级组、中级组和高级组。针对这3个级别的用户,利用增长模型研究其参与行为;并利用多元逻辑回归方法分析影响不同级别用户参与行为模式的因素。[结果/结论]数据分析结果表明,初级组、中级组和高级组的用户参与行为模式特征存在差异。用户积分、活跃度、好友平均隐私数、好友平均发帖数、空间访问量、好友数这些变量均有可能对用户发帖数增长模型的类别产生影响;对于初级组、中级组和高级组用户,这些变量的显著性和影响程度均有差异。

面向森林动态生长过程的场景系统设计和实现

植物的模拟一直是计算机图形学领域研究的热点问题之一。近年来,国内外的研究人员在提高植物建模的精细度方面开展了大量研究,但是针对大规模植物场景建模的体系结构设计问题,尤其是支持动态生长变化的场景体系结构设计问题的研究还比较少见。针对森林动态生长过程场景系统的仿真应用,提出了一个全新的森林场景架构设计方案,采用了模块化与层次化相结合的思想构建森林场景系统。该系统不仅支持传统方法不能解决的用户动态交互(修改场景实体、漫游)的需求,而且具有良好的维护性和扩展性。

用户画像在图书馆个性化服务应用中的问题及对策

通过文献梳理和实际调查发现,用户画像在图书馆个性化服务应用中存在以下问题:因未对用户兴趣习惯等进行辨识而导致过度服务的问题;因单纯注重用户对服务的采纳程度导致知识服务“内卷”的问题;因忽视用户历史画像导致无法提供符合用户成长规律的服务问题。基于此,本文提出通过标签辨识、标签关联和标签演化分析,实现服务分级、服务迁移和服务拓展,通过多路反馈优化服务评价,以有效改善基于用户画像的图书馆个性化服务质量,提升服务效率和用户满意度。

节假日效应下的用户增长模型分析

现实世界的许多社会网络、生物网络和通信网络都可以表示成转移网络。针对产品用户数增长的预测和分析问题,提出了一种时变转移率的用户增长网络模型。普遍的,现有的用户增长网络被认为转移率在长时间内是不变的,用户数的增长是平稳的。然而在现实中,节假日效应下的用户数增长受打折等因素的影响而在短时间内剧烈波动,有很多峰值。基于用户增长网络动态方程和全球家用游戏机销售数据的分析,建立了时变转移率下的用户增长模型和用户增长速度的粗略估计模型,实验证明时变转移率下的用户增长模型能够准确预测用户数增长的变化和波动,而用户增长速度的估计模型能够为产品供应商的营销和决策提供直接的依据。

社交网络突发事件传播速率模型研究

针对传统信息传播速率模型中对各因素描述不准确且仿真结果误差偏高的问题,该文提出了一种PPS信息传播速率计算模型。该模型选取Digg社交平台的数据集进行分析,拟合大量数据改进了传统模型中固有增长率及用户承载力的计算方法,并根据新闻投票量对新闻划分范围得到PPS模型,最后针对不同投票范围的新闻信息进行了仿真分析。仿真结果表明,在此平台上的新闻均经历增长期而到达稳定期,而通过传播速率分析图得出新闻在进入头版后增长速率最快。结合传统模型及算法进行准确率分析得到,该文提出的PPS模型在准确率上有了较大提升,证明提出的模型在分析社交平台的信息传播速率合理、有效。

社交媒体平台用户参与行为强度测定与预判

[目的/意义]对社交媒体平台用户使用社交媒体平台进行信息交流和交换的过程中产生的参与行为进行分析,测定用户对于不同舆情话题类别产生的参与行为强度,进而为用户的信息需求进行准确的定位,并为舆情事件爆发前提供更精准的用户参与行为预判。[方法/过程]对社交媒体平台用户参与行为的构成要素进行分析,采取滚雪球的抽样方式,获取了20名实验用户,根据选定的用户使用的社交媒体平台种类及数量,从用户使用的所有社交媒体平台中抽取热点事件,记录实验用户的参与行为,对用户的参与行为强度进行分析及测定,基于Fp-Growth算法对社交媒体平台用户的参与行为强度进行预判。[结果/结论]总体偏差率可以达到20%以下(含),对用户的参与行为强度具有较好的预判效果,可以提高社交媒体平台推荐服务的质量,并能实现舆情危机事件爆发前的精准引导与靶向导控。

微信用户数发展趋势的理论分析与因素探讨

给出Logistic,Gompertz,Usher和Von Bertalanffy 4种增长曲线的拐点、最大加速点和最大减速点的表达式.利用R语言编写程序,结合拟牛顿算法与随机优化算法,对微信月活跃用户数(WMAUs)的发展趋势进行分析与拟合.结果表明,4条曲线的拟合值在最大加速点到最大减速点时间段内基本吻合,但在初期和后期有所差别.Logistic曲线在初期的预测值偏大,而后期偏小,偏差相对较大;Von Bertalanffy曲线的偏差最小,且在饱和值、拐点、最大加速点、最大减速点及拟合优度的估计值方面都优于另外3种曲线;Usher和Gompertz曲线居于Logistic与Von Bertalanffy曲线之间,对后期的预测值有些保守.最后,基于价值理念的观点分析了影响WMAUs变动的主要因素.

北京高校馆际文献传递服务用户兴趣关联研究

[目的/意义]关联数据分析和个性化信息推送是图书馆联盟建设的重要内容。文章引入关联分析挖掘技术为北京地区高校图书馆联盟馆际文献传递中的个性化推送服务提出建议。[方法/过程]以2018年BALIS北京地区高校图书馆文献传递服务数据为基础,对不同专业用户群体和不同高校用户群体文献传递申请单数据进行分析,并利用FP-growth关联分析算法技术对数据进行相关系数分析。[结果/结论]数据挖掘结果较好地挖掘出北京地区各高校图书馆用户的跨校、跨专业文献借阅偏好,可实现有效和有针对性的文献推荐服务,同时能够为区域图书馆联盟的资源共建共享提供数据参考。