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张诗奇—社交传播和影响力算法在腾讯游戏中的应用实践.pdf

上传人: 张** 编号:169069 2024-07-06 41页 3.40MB

1、DataFunSummitDataFunSummit#20242024社交传播和影响力算法在腾讯游戏中的应用实践张诗奇 新加坡国立大学 博士将用户传播能力指标用于熟人推荐场景将影响力最大化算法用于病毒式营销场景提出影响力最大化新变种以更好适配活动推广场景目录 CONTENTINFORMATION DIFFUSION MEETS INVITATION MECHANISMShiqi Zhang,Jiachen Sun,Wenqing Lin,Xiaokui Xiao,Yiqian Huang,Bo TangPyr W i sINVITATION MECHANISMInvitation is alm

2、ost everywhere in Tencent gamesThe invitation behavior can cascadeThe histogram of diffusion depth of an in-game invitation event44%HOW TO MODEL INFORMATION DIFFUSION VIA INVITATION MECHANISM?Traditional diffusion models ignore the conversion funnel in invitation mechanism.Independent Cascade(IC):in

3、dependently influences with probability,social network0.10.10.10.40.60.60.80.30.30.20.50.70.40.30.60.50.4CONVERSION FUNNELA distillation of a users journey Describe how user behavior changes in multiple stagesAwareness:business outreachAdoption:platform activeness Action:e-commerce revenueEVERY STAG

4、E MATTERSINVITATION CONVERSION FUNNELConversion funnel of a userDear user:Your friend is inviting you to win the gifts together Accept?Target UninformedInvitedAcceptedInvitingICI:INDEPENDENT CASCADE WITH INVITATION MODELUser roles:Inactive state:uninformed(grey)Active states:inviter(red),invitee(yel

5、low),acceptor(orange)ICI:INDEPENDENT CASCADE WITH INVITATION MODELGiven the seeds,a diffusion instance unfolds in discrete stepsAt step 0all seeds initial invitersothers uninformedICI:INDEPENDENT CASCADE WITH INVITATION MODELGiven the seeds,a diffusion instance unfolds in discrete stepsAt the subseq

6、uent stepnew inviter has a probability,to invite the uninformed friend if becomes an invitee,it has a probability to be an acceptorif becomes an acceptor,it has a probability to be an inviterICI:INDEPENDENT CASCADE WITH INVITATION MODELGiven the seeds,a diffusion instance unfolds in discrete stepsSt

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本文主要探讨了在腾讯游戏平台中,社交传播和影响力算法在病毒式营销中的应用实践。作者提出了一种新的扩散模型ICI,结合了邀请机制,以更好地适配活动推广场景。通过实验,ICI在多个测试数据集上表现优于传统扩散模型IC和其它竞争对手。此外,文章还介绍了ICI在好友排名和KOL选择等场景的应用,并证明了其在实际游戏平台上的有效性。作者还提出了一种容量受限的影响最大化算法CIM,以解决传统影响最大化算法在社交网络中的局限性。CIM算法考虑了用户的容量约束,并以近线性的运行时间实现了12-近似解。最后,文章对CIM算法在腾讯游戏平台上的实际应用效果进行了评估,结果表明,RR-OPIM+算法在所有解决方案中表现最佳。
"病毒式营销如何提升游戏用户增长?" "社交网络中的影响力最大化策略有哪些?" "如何在游戏中通过邀请机制提高用户活跃度?"
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