社交和电商平台的互动及其在中老年中应用
这是一篇关于互联网,社交平台,电商平台,社会化电商,中老年人的论文, 主要内容为互联网平台经济在中国经济中发挥的作用越来越大。在互联网平台当中,网络社交平台和电子商务平台是用户规模最大,也是最活跃的两种平台经济形式。近几年,这两种平台出现了合作和分离的现象,本篇论文以美丽说和淘宝网从合作走向竞争为案例,分析网络社交平台和电商平台各自的属性和特点。接着,作者结合针对中老年人的调研结果,探讨网络社交平台和电商平台在中老年中的应用。通过美丽说和淘宝的案例,可以看到以美丽说(转型后)为代表的社会化电商在细分市场上,在吸引用户、留住用户、促进用户反复购买、成为忠实用户,并通过多社交平台的口碑传播吸引新用户方面都比大而全的电商平台有优势。因为细分市场的社会化电商专注于一部分特定用户,更容易精准地把握用户需求,减少用户搜索成本,从而吸引用户;同样因为更精准地把握用户的需求,细分市场的社会化电商能够打造更具个性化的用户体验、通过交流和分享,形成强的社交关系和透明度高的社区;高透明度让用户有更好的决策体验,因此容易形成反复购买,产生忠实用户群;忠实客户的口碑效应将通过多社交渠道口碑传播为该平台带来更多新的用户。传统的大而全的电商在精准把握用户需求和打造个性化的用户体验上无法与细分市场的社会化电商比拟。而且,因为传统电商与用户之间的买卖关系意识已经根深蒂固,尽管如淘宝这样的占中国网购70%市场的电商航母大力投资社会化的社交关系圈,这种社交关系在短时间内也很难形成强的人际关系,很难产生高的购买转化率。因此,作者认为如果找到适当的细分市场机会,社会化电商可以在细分市场比大而全的电商做得更加有效率,也有机会做大做强。2010年的全国第六次人口普查显示,我国60岁及以上人口为1.776亿人,占全国总人口的13.26%。加上中国的实际退休年龄在53岁,在中国有一个巨大的中老年人群体,他们有一些共同的特点和困扰。作者通过在线调研,收集了来自31个城市的109位45岁以上中老年人的回复。调研结果反映出一些采用社交平台和电商平台来服务中老年人的机会。目前,中国市场没有专为中老年人服务的社会化电商平台,希望服务于中老年细分市场的网络平台,可以把握这一市场先机。针对中老年的社交和电商平台应该以社交属性为中心,因为中老年人重视强的人际关系;这些平台需要同时考虑中老年人的物质需求和心理需求。此外,尽管目前有80%的中老年受访者已经在使用网络,但专为中老年人设计的社会化商务平台在易用性上应该针对中老年人目前遇到的问题有切实的解决方案,才能保证良好的用户体验,以吸引更多的用户。本篇论文的结论是:在细分市场做网络社交平台和电子商务平台的结合体,社会化电商有市场空间和潜力。此外,在中国做针对中老年人的社会化电商平台的市场机会也是有的,但是需要把握住社交的核心,并且需要为中老年人在内容、服务流程、技术等方面做个性化的设计,这样才能很好地用社会化电商平台服务中国日益庞大的中老年群体。
基于SSI框架的企业网络社交平台的设计与实现
这是一篇关于SSI框架,MVC模式,社交平台的论文, 主要内容为在当今的互联网时代,网络社交早已是一种非常普及的获取信息、表达个人诉求、建立人际关系的载体。站在企业的角度,建设企业内部网络社交将带来的好处是显而易见的。通过这一平台,员工可以就企业的现状和发展畅所欲言、集思广益,一方面满足基层员工表达自己观点参与企业事务的意愿,另一方面方便企业管理者搜集基层民意为决策提供参考,在提升员工参与感和归属感的同时拓展企业管理手段、增强内部凝聚力,使企业发展更加和谐。本文在当今的互联网大背景下,为更好地践行群众路线,畅通企业员工之间的沟通渠道,激发跨部门、跨区域的创新动力,搭建一个面向全体员工的信息交流平台,提供一个发布创见、快速反馈的网络渠道,以利于更好地凝聚全体员工的力量,调动集体智慧,加强企业文化建设,推动企业改革创新,转型发展。目前由于企业规模庞大,层级分明,员工众多,在日常业务开展中如果遇到问题或萌生了业务建议,缺乏便捷高效的、直接的表达途径,有部门通过企业内部通讯工具、邮件或微信群建立了一些分散的讨论通道,但没有系统性的管理,既无法保证信息的充分共享,也不能对意见或建议做到持续跟踪。与此同时,企业领导难以第一时间了解到一线员工的所思所想,对新产品、新服务以及新举措的一线市场反馈很难掌握第一手情况。企业网络社交平台的创建,将解决上述问题。本系统采用现在主流轻量级框架SSI框架,MVC模式和Oracle数据库完成系统建设。利用SSI框架的可扩展性,完美兼容表现层JSP技术和对数据库Oracle的灵活操作,达到高并发、高效率的处理事务,再结合MVC模式的特点,使得系统高聚合、低耦合。
基于网络效应和归属结构的双边平台价格竞争
这是一篇关于双边市场,社交平台,电商平台,价格竞争,网络效应,归属结构的论文, 主要内容为双边市场是近年来产业经济学的热点研究对象,其通常由一个提供服务的平台和两类用户构成,不同种类的用户在平台上发生交易行为。我们熟知的社交平台及电商平台均是双边市场的典型范例,而研究以网络效应及用户归属结构为特征的平台价格竞争,是学界的研究兴趣所在。 为了更深刻地刻画所研究的问题,文章分别选择了两个实际背景去研究双边市场的网络效应及用户归属问题。我们以社交平台为背景,研究正负网络效应共存对两个对称平台价格竞争的影响;同时以电商平台为背景,研究用户的归属结构对两个不对称平台价格竞争的影响。最终我们给出了相关结论及管理启示。 关于双边市场网络效应的研究,前人均是单独地研究“正网络效应”或“负网络效应”。文章结合社交平台的实际背景,社交平台连接广告商和网络用户,并利用广告收入购买资源为用户服务。广告商的数量对用户具有两方面的影响,包括资源增加导致的正网络效应,以及广告增加导致的负网络效应。于是,我们研究了正负网络效应共存对两个结构对称的社交平台价格竞争的影响,并发现,平台提供的资源与广告数量之比——“资源广告比”对平台收益具有至关重要的影响。 关于双边市场的用户归属结构,我们已经知道用户的归属选择会对平台的竞争决策产生重要的影响。然而,不同的归属结构具体如何影响平台之间的竞争,我们依然没有清晰的结论。于是,文章以两个具有不同成本结构的不对称电商平台为背景,研究他们之间的价格竞争。我们聚焦于不同电商平台的消费者用户及商家用户是如何做归属选择的,并讨论不同的用户归属结构如何影响平台收益。同时,我们还给予了平台决策者丰富的管理启示,文章指出,具有竞争劣势的平台可以通过提高自身差异性来弥补成本劣势。
基于SOR模型的社交平台用户持续使用意愿研究——以“小红书”APP为例
这是一篇关于SOR,社交平台,持续使用意愿,“小红书”,用户心理的论文, 主要内容为随着移动网络的蓬勃发展,各种社交平台应运而生。社交平台是通过网络技术为用户搭建沟通交流、知识共享、宣泄情感的服务平台,不仅包括微信、QQ等传统社交平台,还有抖音、微博等以内容取胜的新型社交平台。层出不穷的社交平台在互联网领域不断抢夺用户资源、吸引用户关注,但其在开放和应用过程中逐步呈现出互动模式单一、用户粘性不足等问题,这都阻碍了社交平台的未来发展。用户的持续使用行为是社交平台的发展基础,因此如何提高用户的持续使用意愿是值得关注的问题。“小红书”集网络社区、优质内容、电商平台为一体,成为国内首个“社区+电商”的内容分享平台,凭借内容的真实性、购买的便利性、知识的分享性三大特征成为当代年轻人的“种草”阵地。目前国内外对社交平台的研究多集中在特点、现状及用户行为等方面,而较少从心理角度展开。因此,本研究从用户心理出发,基于刺激-机体-反应(SOR)模型,以“小红书”为例构建社交平台使用意愿的研究模型,将意见领袖专业性、内容质量、社会互动、视觉设计设置为外部刺激变量,将信任和情感设置为机体变量,并将持续使用意愿作为因变量。依据模型确定研究假设并根据成熟量表制作调查问卷,在预发放阶段对初始问卷进行修改后形成最终问卷。在进行实证研究后得出如下结论:意见领袖专业性、社会互动、内容质量对用户信任具有显著正向影响;内容质量、社会互动、视觉设计对用户情感具有显著影响;情感和信任均对持续使用意愿具有显著正向影响;情感在内容质量、社会互动、视觉设计与持续使用意愿之间存在部分中介作用;信任在意见领袖专业性、内容质量、社会互动与持续使用意愿之间存在部分中介作用。针对以上研究结论,社交平台的经营者可以从以下几个方面提高用户粘性:第一要细分“功效性”内容,打造拟像化的审美体验,注重垂直深耕,精准定位用户的视觉刺激点;第二要驱动个性化的情感表达,深化用户信任,通过增设情感关注点和量化信任指数来激发社交动力,形成对用户心理的全方位渗透;第三要打造消费闭环,延伸双向互动和多元服务,以服务为抓手提高用户满意度。
基于机器学习的社交平台广告推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,社交平台,广告推荐,神经网络,主题词提取的论文, 主要内容为近年来,信息技术和互联网飞速发展,网络已经成为大众生活的一部分。伴随着社交媒体广告迅猛发展,用户如何高效地从中获取对自己有用或者自己感兴趣的信息变成了一个难题。因此如何为用户推荐其感兴趣的广告内容成为了社交平台上进行广告推荐的关键性问题。为了提供社交平台广告推荐系统服务和解决广告推荐的痛点问题,本文基于机器学习技术主要设计了用户兴趣偏好挖掘和广告推荐算法。首先提出了 BERTCNN模型来进行用户兴趣偏好挖掘,向用户推荐其同主题的广告。之后结合用户和广告的点赞交互数据,使用BERT-TextRank算法并结合语义信息来进行关键词提取和词向量计算,从而进行用户偏好向量和广告主题词向量相似度计算,最终对用户进行相似度TOP-N广告推荐。在系统开发中,采用了分层架构模型,从上至下分别为交互层、在线层和离线层。其中离线层包含数据存储中心和建模中心,其中数据存储中心进行数据存储,建模中心通过语料库进行模型训练。在线层包含算法库和模型库,用来进行广告推荐和数据处理。在线层通过用户上传的数据和离线层存储的模型和信息对用户的请求进行处理和计算,并存储和返回处理结果。交互层是系统最终结果的呈现,它提供给社交平台、广告主和管理员对应的功能模块,使得用户可以与系统进行交互,例如进行用户管理、广告管理和获取推荐结果等。最终经过了系统测试,保证了系统的功能正确性、可扩展性和安全性。本论文从社交平台上广告推荐的痛点出发,使用了基于内容的推荐方法并结合新提出的模型提高了用户兴趣偏好提取的准确度和效率,并结合关键词提取技术和BERT语义信息更新推荐结果,使得推荐结果更满足用户需求。最终系统满足了各种不同社交平台和广告主的需求,提供了便利的平台,实现了社交平台和广告主的利益双赢。
社交平台在线评论有用性影响因素研究
这是一篇关于社交平台,在线评论有用性,评论内容特征,评论者特征的论文, 主要内容为随着互联网的普及和社交网络的兴起,在线评论已成为用户情感认知和购买决策的重要依据。在这个过程中,用户愈发注重情感需求的满足,如娱乐、兴趣、社交等,信息需求如新闻、资讯、购物决策等则放在次要位置。然而,以往研究主要关注电商平台,探究在线评论有用性对消费者购买意愿和决策的影响机制,忽视了在线评论对满足用户情感需求的重要性。因此,基于社交平台探究在线评论有用性影响因素具有重要研究价值。基于精细加工可能性模型、信息采纳模型等理论,本文从信息质量(评论内容特征)和信息源可靠性(评论者特征)两个维度提出研究假设并建立社交平台在线评论有用性影响因素模型。本文以豆瓣短评为研究对象,共采集了5553条在线评论数据,其中主要包含评论文本、星级评分、评论者专业性、评论者内向中心度等指标。此外,通过知网情感词典(Hownet)判断评论文本情感倾向,并引入了评分不一致与评论者特征、情感倾向一致性的交互项。针对样本数据特点,本文运用Stata16.0软件对数据进行零膨胀负二项回归模型拟合,并采用负二项回归模型检验拟合结果的稳健性。结果表明,评论长度、评论可读性、评论者专业性和内向中心度均验证了对评论有用性的正向影响;评论者外向中心度对评论有用性具有负向影响,这可能是社交压力导致了从众评论的有用性降低;情感倾向一致性和评分不一致正向影响评论有用性,具有负向情感倾向的评论有用性感知更高,并证实了评分不一致增加削弱了评论者专业性、评论者内向中心度和情感倾向一致性对评论有用性的正向影响。本文从社交平台视角进一步完善了评论有用性的研究框架,全面探讨了社交平台的在线评论有用性影响因素。结合实际背景,本研究从评论有用性角度提出了可行的建议和启示,为社交平台管理实践提供了有价值的参考。
“网红图书”出版研究
这是一篇关于网红图书,网红,粉丝,社交平台的论文, 主要内容为在社交媒体深入布局,新经济形态不断发展的背景下,活跃在社交平台上的网红不断为自己赋权,扩大自身的影响力和传播力,不再是负面指向的代名词。出于网红经济产业链不断延伸的需要,在粉丝的支持和鼓励下,网红尝试与出版社合作出书,实现从网红到作者的转变。传统出版中的出版社、作者、读者的关系在网红出书现象中皆有所改变。本文以网红、粉丝和“网红图书”为主要研究对象,借用罗伯特·达恩顿的书籍循环模型描绘“网红图书”出版中文本生产和流通的情况。立足“网红图书”出版现象,明确网红的范围和概念,梳理“网红图书”的发展历程和规模种类。在此基础上,从文化消费的角度阐释“网红图书”所具有的意义和价值,肯定“网红图书”的文化传播意义。最后,基于“网红图书”目前存在的问题提出相应优化策略,旨在希望“网红图书”能够长久发展,对粉丝和其他读者发挥更多的社会效益。本文采用的研究方法主要包括文献分析法和案例分析法、网络调查法。案例分析法集中运用于具有代表性的网红及其图书上,多次提到了《愿无岁月可回头》《海错图笔记》《进击的智人》等优质图书。首先,作者回顾了与“网红图书”有关的文献,对网红、“网红图书”两个概念进行界定。网红产生于新媒体时代,以鲜明的特质吸引粉丝,与粉丝积极互动,不仅具有传播力和影响力,还有商业变现的潜力。本文所涉及的网红擅长内容创作,具体包括自媒体网红、段子手等。网红活跃的平台有社交平台、电商平台、短视频直播平台等,本文中的网红由于创作内容的需要更多聚集在微博、微信、知乎等平台,其中微博由于具有完善的出版功能成为核心的应用。其次,作者较为全面地总结了“网红图书”的出版概况,从图书出版时间、题材、内容和豆瓣评分四个方面来反映其图书的发展历程、规模和种类。借用达恩顿书籍传播循环模型建立了“网红图书”的书籍传播循环圈,描述“网红图书”文本的生产与流通情况,分析每个传播节点的具体活动与特征。在此基础上,从文化消费的角度论述“网红图书”的价值与意义。业界对“网红图书”的评价褒贬不一,但不可否认“网红图书”可以提升网红的文化形象,满足粉丝的阅读期待,粉丝在出版过程中和阅读过程都可以和网红作者实现有效的积极互动。而且“网红图书”还可以为出版社带来可观的收益。最后,结合“网红图书”目前存在的问题,笔者从阅读方式的转变获得启发,提出了“网红图书”的优化策略,策略按照出版流程依次分为“网红图书”选题策略、印制策略、营销策略,以期对出版社和网红在实践层面有所启示。总之,本文明确了网红的范围与其活跃的社交平台,揭示了网红、粉丝、出版社和社交平台的关系,肯定了“网红图书”的价值与意义。研究发现具有实践意义,能够指导网红和出版社优化“网红图书”出版策略。
社交和电商平台的互动及其在中老年中应用
这是一篇关于互联网,社交平台,电商平台,社会化电商,中老年人的论文, 主要内容为互联网平台经济在中国经济中发挥的作用越来越大。在互联网平台当中,网络社交平台和电子商务平台是用户规模最大,也是最活跃的两种平台经济形式。近几年,这两种平台出现了合作和分离的现象,本篇论文以美丽说和淘宝网从合作走向竞争为案例,分析网络社交平台和电商平台各自的属性和特点。接着,作者结合针对中老年人的调研结果,探讨网络社交平台和电商平台在中老年中的应用。通过美丽说和淘宝的案例,可以看到以美丽说(转型后)为代表的社会化电商在细分市场上,在吸引用户、留住用户、促进用户反复购买、成为忠实用户,并通过多社交平台的口碑传播吸引新用户方面都比大而全的电商平台有优势。因为细分市场的社会化电商专注于一部分特定用户,更容易精准地把握用户需求,减少用户搜索成本,从而吸引用户;同样因为更精准地把握用户的需求,细分市场的社会化电商能够打造更具个性化的用户体验、通过交流和分享,形成强的社交关系和透明度高的社区;高透明度让用户有更好的决策体验,因此容易形成反复购买,产生忠实用户群;忠实客户的口碑效应将通过多社交渠道口碑传播为该平台带来更多新的用户。传统的大而全的电商在精准把握用户需求和打造个性化的用户体验上无法与细分市场的社会化电商比拟。而且,因为传统电商与用户之间的买卖关系意识已经根深蒂固,尽管如淘宝这样的占中国网购70%市场的电商航母大力投资社会化的社交关系圈,这种社交关系在短时间内也很难形成强的人际关系,很难产生高的购买转化率。因此,作者认为如果找到适当的细分市场机会,社会化电商可以在细分市场比大而全的电商做得更加有效率,也有机会做大做强。2010年的全国第六次人口普查显示,我国60岁及以上人口为1.776亿人,占全国总人口的13.26%。加上中国的实际退休年龄在53岁,在中国有一个巨大的中老年人群体,他们有一些共同的特点和困扰。作者通过在线调研,收集了来自31个城市的109位45岁以上中老年人的回复。调研结果反映出一些采用社交平台和电商平台来服务中老年人的机会。目前,中国市场没有专为中老年人服务的社会化电商平台,希望服务于中老年细分市场的网络平台,可以把握这一市场先机。针对中老年的社交和电商平台应该以社交属性为中心,因为中老年人重视强的人际关系;这些平台需要同时考虑中老年人的物质需求和心理需求。此外,尽管目前有80%的中老年受访者已经在使用网络,但专为中老年人设计的社会化商务平台在易用性上应该针对中老年人目前遇到的问题有切实的解决方案,才能保证良好的用户体验,以吸引更多的用户。本篇论文的结论是:在细分市场做网络社交平台和电子商务平台的结合体,社会化电商有市场空间和潜力。此外,在中国做针对中老年人的社会化电商平台的市场机会也是有的,但是需要把握住社交的核心,并且需要为中老年人在内容、服务流程、技术等方面做个性化的设计,这样才能很好地用社会化电商平台服务中国日益庞大的中老年群体。
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