ترجمه مقاله بهینه سازی چندهدفه تکاملی برای هدف قرار دادن شبکه اجتماعی در بازاریابی - نشریه الزویر

قیمت خرید این محصول

۵۲,۰۰۰ تومان

دانلود مقاله انگلیسی

عنوان فارسی

بهینه سازی چندهدفه تکاملی برای هدف قرار دادن شبکه اجتماعی موثر در بازاریابی ویروسی

عنوان انگلیسی

Evolutionary Multiobjective Optimization to Target Social Network Influential in Viral Marketing

صفحات مقاله فارسی

29

صفحات مقاله انگلیسی

36

سال انتشار

2020

رفرنس

دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله

نشریه

الزویر - Elsevier

فرمت مقاله انگلیسی

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فرمت ترجمه مقاله

pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش

فونت ترجمه مقاله

بی نازنین

سایز ترجمه مقاله

14

نوع مقاله

ISI

نوع نگارش

مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)

نوع ارائه مقاله

ژورنال

پایگاه

اسکوپوس

ایمپکت فاکتور(IF) مجله

9.602 در سال 2021

شاخص H_index مجله

225 در سال 2022

شاخص SJR مجله

2.070 در سال 2021

شناسه ISSN مجله

0957-4174

شاخص Q یا Quartile (چارک)

Q1 در سال 2021

کد محصول

12499

وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول

ترجمه شده است ✓

وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول

ترجمه نشده است ☓

وضعیت ترجمه منابع داخل متن

ترجمه و درج شده است ✓

وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه

به صورت عکس، درج شده است ✓

ضمیمه

ندارد ☓

بیس

نیست ☓

مدل مفهومی

ندارد ☓

پرسشنامه

ندارد ☓

متغیر

ندارد ☓

فرضیه

ندارد ☓

رفرنس در ترجمه

در انتهای مقاله درج شده است

رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله

مهندسی کامپیوتر - فناوری اطلاعات - مدیریت - بازاریابی - مدیریت بازرگانی - مدیریت فناوری اطلاعات - اینترنت و شبکه های گسترده - مهندسی الگوریتم ها و محاسبات

مجله

Expert Systems With Applications

کلمات کلیدی

بازاریابی ویروسی - بیشینه سازی نفوذ - هدف گیری عوامل نفوذ - شبکه های اجتماعی - بهینه سازی چندهدفه تکاملی - مدلسازی مبتنی بر عامل

کلمات کلیدی انگلیسی

Viral Marketing - Influence Maximization - Influentials Targeting - Social Networks - Evolutionary Multiobjective Optimization - Agent-based Modeling

doi یا شناسه دیجیتال

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113183

فهرست مطالب

چکیده
1. مقدمه
2. آخرین تکنولوژی در بازاریابی ویروسی
3. مدل شبیه سازی بازار مبتنی بر عامل
4. مساله بهینه سازی بازاریابی ویروسی چند هدفه
5. روش های بهینه سازی چند هدفه تکاملی برای انتخاب عوامل نفود
6.آزمایش ها و نتایج تحلیل
7. نتایج مهم و محدودیت های تحقیق
منابع

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی

چکیده

اگر بازاریابان به طور موثر عوامل نفوذ شبکه های اجتماعی را هدف گیری کنند، از دارایی مهمی برخوردار می شوند. بازاریابان می توانند محصولات یا خدمات را یا با برنامه های رایگان یا تخفیفات تبلیغات کنند تا دیدگاه های مثبت را به سایر مصرف کنندگان گسترش دهند(به طور مثال، بازاریابی دهان به دهان). با این وجود، بیشتر تحقیقات در زمینه انتخاب بهترین عوامل نفوذ برای هدف گیری تک هدفه است و عمدتا بر بیشینه سازی درآمد فروش تمرکز دارد. در این مقاله، ما رویکردی چند هدفه جهت تاثیر بر مساله بیشینه سازی ارائه می دهیم که هدف آن افزایش درآمد کمپین های بازاریابی ویروسی است در حالیکه هزینه ها کاهش یابد. با استفاده از معیارهای شبکه اجتماعی محلی برای تعیین عوامل نفوذ، از دو الگوریتم بهینه سازی چندهدفه تکاملی، NSGA-II و MOEA/D ، تطبیق چندهدفه از یک الگوریتم ژنتیک تک هدفه و یک الگوریتم حریصانه استفاده می کنیم. طرح پیشنهادی ما از یک چارچوب بازار واقعی مبتنی بر عامل استفاده می کند تا تناسب کروموزوم ها را با استفاده از شبیه سازی کمپین های ویروسی، ارزیابی کند. این چارچوب نیز در یک چرخه عملیاتی مجزا، مجموعه ای از راه حل های غیرغالب ایجاد می کند که بازاریابان را قادر می سازد تا در یک چرخه عملیاتی مجزا، گزینه های هدف گیری چندگانه را در نظر بگیرند. این الگوریتم ها بر اساس پنج توپولوژی شبکه و شبکه اجتماعی ایجاد داده های واقعی، ارزیابی می شوند، که نشان می دهد MOEA/D و NSGA-II بهتر از رویکردهای تک هدفه و حریصانه هستند. جالب تر اینکه، نشان می دهیم که بین عملکرد الگوریتم ها و ویژگی های انتشار شبکه های اجتماعی، ارتباط آشکاری وجود دارد.

آخرین تکنولوژی در بازاریابی ویروسی
کاربردIM در شبکه های اجتماعی برای مساله بهینه سازی اولین بار توسط دومینگوس و ریچاردسون(2001) معرفی شد. سپس، کامپل و همکاران(2003) نشان دادند که برای بیشتر مدل های تبلیغاتی مطرح شده، IM در اصل یک مساله بهینه سازی دشوار NP است. این مدل ها شامل مدل خطی آستانه ای، مدل آبشاری موزون، مدل آبشاری مستقل بودند. مدل آبشاری مستقل، برای مدلسازی تاثیراتی که تعاملات سطح خرد بازاریابی دهان به دهان بر بازاریابی سطح کلان دارد، (گولدنبرگ و همکاران، 2001) و تعیین ریشه های روابط بین IM و VM ایجاد شد.

کمپل و همکاران در مقاله اصلی خود، برای حل مساله IM ، الگوریتم تپه نوردی حریصانه را پیشنهاد دادند که شامل تضمین تقریب بهینگی برای هر سه نوع مدل آبشاری بود. با اینحال، الگوریتم ابتکاری حریصانه نواقصی داشت: 1) مدت زمان اجرای زیاد آن( به خاطر این واقعیت که تابع انتخاب حریصانه نیاز به ایجاد تابع هدف دارد تا هر گره منتخب در هر مرحله از الگوریتم بهینه باشد) و 2) به دانش جهانی در زمینه شبکه نیاز است. در نتیجه، نویسندگان نیز بر اساس معیارهای شبکه اجتماعی مانند معیار درجه و نزدیکی چند مدل ابتکاری حریصانه پیشنهاد کردند. این الگوریتم ها با انتخاب توابع مبتنی بر شاخص های محاسبه سریع ، ساختار حریصانه معمول تری دارند که با مدل هایی که در تابع هدف استفاده شده اند، فرق دارد. در این مورد، برای ایجاد یک راه حل، گره های یک شبکه اجتماعی در یک ترتیب کاهشی از معیار درجه و نزدیکی، به عنوان بذر انتخاب می شوند. در آخر، این راه حل در شبیه سازی مونت کارلو از مدل آبشاری مستقل ارزیابی می شود تا مقدار گسترش تاثیر، بدست آید. هنگامی که معیار مطرح شده، درجه گره باشد، به این الگوریتم، الگوریتم ابتکاری درجه بالا می گویند.

در قسمت های بعدی، برخی از ویژگی های اولین الگوریتم های حریصانه بیان می شوند. به ویژه، لسکاوک و همکاران(2007) انتخاب رو به جلو آهسته مقرون به صرفه را معرفی کردند که برای کاهش معنادار زمان اجرای الگوریتم تپه نوردی حریصانه از ویژگی های نیمه مدولار استفاده می کند. منطقی است که گسترش هر گره به صورت قیاسی محاسبه شود و تنها به محاسبه مجدد تعداد کمی از این گره ها نیازاست. ضمنا، چن و همکاران(2009) برای بهینه سازی ابتکاری درجه بالا، از مفهوم ابتکاری کاهشی استفاده کردند. تابع انتخاب حریصانه تعداد بین گره های تحت تاثیر را در نظر می گیرد و گره هایی که بوسیله گره های منتخب آغازین گسترش یافته اند را در نظر نمی گیرد.

برچسب‌ها: دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی فناوری اطلاعات IT، دانلود رایگان مقالات انگلیسی مهندسی کامپیوتر، دانلود رایگان مقالات انگلیسی مدیریت