本发明专利技术公开了一种KOL广告投放优化方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息；对目前的KOL广告进行类别划分，将KOL对一般用户的影响力量化，并纳入商业推广模型中，构建多层商品推销传播模型；对构建的多层商品推销传播模型，采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现；结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，以实现对大规模复杂网络中商品推广的优化。本发明专利技术良好地平衡了推广的开销与广告传播的影响力，解决了传统现有广告投放策略易重叠，全局性较差的问题。本发明专利技术可广泛应用于广告投放和复杂网络的传播领域。络的传播领域。络的传播领域。
【技术实现步骤摘要】
一种KOL广告投放优化方法、系统、装置和存储介质
[0001]本专利技术涉及广告投放和复杂网络的传播领域，尤其涉及一种KOL广告投放优化方法、系统、装置和存储介质。
技术介绍
[0002]KOL(Key Opinion Leader,关键意见领袖)通常是指那些在自己熟悉领域有着充足的专业知识或者技能，并且在各大网站尤其是社交网络中积极传播分享，在领域内有一定影响力的个人或者组织。伴随着互联网和流媒体的发展，KOL已经成为广告营销的重要组成部分。与传统的代言明星相比，KOL与受众的交互更加密切，在用户的视角中他们对于产品的介绍更加详细客观。目前与KOL合作投放广告已经成为一种成熟有效的商业模式，并且还记进一步扩大影响力。如何优化广告投放中KOL的选择问题成为市场上亟待解决的问题。
[0003]影响力最大化(Influence Maximization，IM)问题是在复杂网络上的子集选择问题，在网络传播的领域收到了广泛的注意。IM问题在形式化社交网络中投放广告的KOL节点时，有天然的优势。IM问题是NP难问题的一种。跨社群传播的影响力最大化问题属于IM问题的范畴，因此仍然是NP难。这类问题很难在线性时间内找到最优解。而演化计算方法十分适合求解NP难问题，能够借助近似搜索策略在可接受的时间范围内找到较优的可行解，因此是适合的方法。
[0004]现有传播方法多是针对个体的兴趣和特点进行定向推荐，虽然适当考虑了多样性，但总体仍然以用户的实际点击率为评价指标，这符合新闻媒体对扩大影响力的需求。而知识传播则带有一部分公益色彩，其传播目标不仅仅在于扩大影响力，还包括覆盖尽可能多的群体，消除不同社会圈层之间的信息屏障以及知识垄断，促进社会公平和效率。因此，需要提升现有算法的局限，借助网络社团分析来针对性地改进现有传播方法，促进知识的跨社群传播。
技术实现思路
[0005]为至少一定程度上解决现有技术中存在的技术问题之一，本专利技术的目的在于提供一种KOL广告投放优化方法、系统、装置和存储介质。
[0006]本专利技术所采用的技术方案是：
[0007]一种KOL广告投放优化方法，包括以下步骤：
[0008]从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息，挖掘的信息包括KOL与用户的关注关系，推文的点赞、转发与评论和自身分类；其中，特殊节点对应KOL，普通节点对应一般用户；
[0009]对目前的KOL广告进行类别划分，将KOL对一般用户的影响力量化，并纳入商业推广模型中，构建多层商品推销传播模型；
[0010]对构建的多层商品推销传播模型，采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现；
[0011]结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，以实现对大规模复杂网络中商品推广的优化。
[0012]进一步地，所述从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息，包括：
[0013]对社交平台上(包括微博、抖音等)的大型KOL进行数据收集，识别出博主的分区，信息的关注以及转发评论点赞；获取关于意见领袖对社交网络一般用户的影响力信息。
[0014]进一步地，所述构建多层商品推销传播模型，包括：
[0015]基于复杂网络的触发传播模型，在模型中，节点之间的传播通过多层网络来进行建模，每一层代表不同品类的影响作用。
[0016]进一步地，所述采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现，包括：
[0017]通过对社团的归并，达到任意细粒度的子网络建立，构成数据驱动的网络分层。
[0018]进一步地，所述结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，包括：
[0019]将影响力最大化元启发算法应用于多层网络的框架中，找到各层的种子集；
[0020]对多层节点进行重整，求解整个网络当中的利润最大化节点集合，基于结果与KOL及进行广告合作，以实现广告的精准投放，效益最大化。
[0021]进一步地，所述采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现，包括：
[0022]A1、明确问题定义：问题的决策变量是一个节点集构成的向量，约束条件是有限的预算，优化目标函数是知识传播的影响力最大化；
[0023]A2、问题分解：问题的环境是社交网络，根据社团检测算法对网络进行社团划分，得到多个社团，每个社团可抽取出来构成一个独立的子网络，根据子网络与整个网络的节点比，将总约束C分解为N部分，即可得到各个子问题的成本约束；
[0024]A3、初始化参数和种群；初始化的参数包括：网络社团划分个数NC、约束条件C、种群规模NP、解的维度D；随机生成候选种群；
[0025]A4、初始化个体最优和全局最优；
[0026]A5、维度分解：根据步骤A2中社团划分结果，将解的维度空间拆分，同时将全局种群拆分为多个子种群，每个子种群解决对应的子问题；
[0027]A6、更新种群或子种群；
[0028]A7、通过解的修复机制得到合法解；
[0029]A8、更新种群的全局最优：全局种群的解直接就是问题的解，子种群给出的解需要经过合并才是问题的解；计算当前代的种群或子种群给出的所有解，选出最优解，和旧的全局最优Gbest进行比较，如果前者优于后者则更新Gbest；
[0030]A9、如果Gbest更新，则进行种群更新和子种群更新的轮替，否则保持当前的迭代模式不变；
[0031]A10、如果达到结束条件，则结束优化程序，输出最终的Gbest，否则回到步骤A5。
[0032]进一步地，所述更新种群或子种群，包括：
[0033]确定优化器，根据所述优化器的更新规则，对种群或子种群的速度和位置进行更新；
[0034]其中，全局种群的更新和子种群的更新轮替进行，初始时默认为子种群更新；种群中的每个个体位置对应一个问题的解；
[0035]所述通过解的修复机制得到合法解，包括：
[0036]解的修复机制指针对不合格解，通过反复删除一些节点来减少成本，直到满足约束条件为止。
[0037]本专利技术所采用的另一技术方案是：
[0038]一种KOL广告投放优化系统，包括：
[0039]信息获取模块，用于从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息，挖掘的信息包括KOL与用户的关注关系，推文的点赞、转发与评论和自身分类；其中，特殊节点对应KOL，普通节点对应一般用户；
[0040]模型构建模块，用于对目前的KOL广告进行类别划分，将KOL对一般用户的影响力量化，并纳入商业推广模型中，构建多层商品推销传播模型；
[0041]模型优化模块，用于对构建的多层商品推销传播模型，采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现；
[0042]广告投放模块，用于结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，包括以下步骤：从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息，挖掘的信息包括KOL与用户的关注关系，推文的点赞、转发与评论和自身分类；其中，特殊节点对应KOL，普通节点对应一般用户；对目前的KOL广告进行类别划分，将KOL对一般用户的影响力量化，并纳入商业推广模型中，构建多层商品推销传播模型；对构建的多层商品推销传播模型，采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现；结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，以实现对大规模复杂网络中商品推广的优化。2.根据权利要求1所述的一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，所述从社交平台挖掘特殊节点和普通节点的信息，包括：对社交平台上的KOL进行数据收集，识别出博主的分区，信息的关注以及转发评论点赞；获取关于意见领袖对社交网络一般用户的影响力信息。3.根据权利要求1所述的一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，所述构建多层商品推销传播模型，包括：基于复杂网络的触发传播模型，在模型中，节点之间的传播通过多层网络来进行建模，每一层代表不同品类的影响作用。4.根据权利要求1所述的一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，所述采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现，包括：通过对社团的归并，达到任意细粒度的子网络建立，构成数据驱动的网络分层。5.根据权利要求1所述的一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，所述结合社区发现的分区效果，进行利润最大化研究，获取关键促进推广的关键节点，根据关键节点进行广告投放，包括：将影响力最大化元启发算法应用于多层网络的框架中，找到各层的种子集；对多层节点进行重整，求解整个网络当中的利润最大化节点集合，基于结果与KOL及进行广告合作，以实现广告的精准投放，效益最大化。6.根据权利要求1所述的一种KOL广告投放优化方法，其特征在于，所述采用归并社团以及群智演化的方式在多层网络结构上进行社区发现，包括：A1、明确问题定义：问题的决策变量是一个节点集构成的向量，约束条件是有限的预算，优化目标函数是知识传播的影响力最大化；A2、问题分解：问题的环境是社交网络，根据社团检测算法对网络进行社团划分，得到多个社团，每个社团可抽取出来构成一个独立的子网络，根据子网络与整个网络的节点比，将总约束C分解为N部分，即可得到各个子问题的成本约束；A3、初始化参数和种群；初始化的参数包括：网络社团划分个数NC、约...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟能，潘坤，钟竞辉，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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