1.TUSC"塔思"社会化网络营销模型含义
2.哪些模型是社交社交无向图
3.一文解读Twitter开源推荐系统
4.AARRR什么是AARRR模型
5.Facebook社交网络的特征--基于小世界网络
6.小世界现象，从W-S模型到W-S-K模型

TUSC"塔思"社会化网络营销模型含义

       TUSC"塔思"社会化网络营销模型是一个创新的策略框架，它通过形象的模型模型金字塔结构，清晰地展示了品牌如何巧妙地运用互联网进行全方位的源码源码信息整合和传播。这个模型的社交社交核心理念可以分解为四个关键步骤：

       首先，"思（Thinking）"强调品牌在实施网络营销时，网络网络需要读源码需要进行深入的模型模型思考，即对目标市场、源码源码消费者需求和行业趋势进行深入理解，社交社交制定出符合品牌定位的网络网络策略。

       其次，模型模型"听（Understanding）"代表倾听的源码源码力量。在信息爆炸的社交社交时代，品牌需要积极倾听消费者的网络网络声音，通过社交媒体、模型模型在线调查等方式，获取用户的真实反馈，以便及时调整策略。

       "享（Sharing）"则指向内容共享的价值。品牌应该创建有价值的内容，激发用户的分享欲望，通过口碑传播扩大影响力。这包括制作吸引人的图文、视频，以及鼓励用户生成并分享他们与品牌相关的故事。

       最后，"汇（Communicating）"涵盖了有效的沟通。品牌需要建立一个开放的沟通渠道，与消费者进行双向交流，解答疑问，解决疑虑，股票区间涨幅源码建立和维护良好的关系。这可以通过在线客服、社交媒体互动等形式实现。

       总的来说，TUSC"塔思"模型提供了一个系统的方法，帮助品牌在社交网络这个广阔平台上实现信息的有效传播和消费者关系的深度维护。

哪些模型是无向图

       社交网络模型中的社交网络图模型是无向图。

       解释：

       社交网络模型是计算机科学中的一个重要领域，用于描述和分析人际关系网络。社交网络图模型是其中的一种表现形式，它通过节点和边来展示个体之间的关系。在这种模型中，节点代表个体，边代表个体之间的联系或关系。由于关系的方向性通常不被强调或区分，因此社交网络图模型被视为无向图。换句话说，在这种图中，一条连接两个节点的边没有明确的起点和终点，表示两个节点之间存在关系而不区分其方向性。因此，社交网络模型中的社交网络图模型是无向图。

一文解读Twitter开源推荐系统

       Twitter近期开源了其推荐系统源码，这一举措引起行业广泛关注，目前已有近个用户给予支持。然而，目前网络上关于这一开源系统的解读多为博客翻译，显得生硬晦涩，本文旨在系统性分享Twitter推荐系统的核心架构与技术细节。以下内容将从整体架构、html订单展示源码数据、特征工程、召回、粗排、精排、混排等模块进行详细解析。

       Twitter推荐系统的核心架构涵盖了数据、特征工程和推荐系统服务Home Mixer。数据层面，涵盖了社交图、用户交互行为和用户画像数据，构成了一个庞大的异构社交网络。特征工程则重点关注社交图的预训练、聚类、社区发现等，为算法提供深度学习的输入。推荐系统服务Home Mixer，是Twitter定制的Scala框架，集成了算法工程的核心逻辑。

       召回模块是推荐系统的重要组成部分，Twitter设计了多种召回策略，包括In-Network召回和Out-of-Network召回。In-Network召回主要从关注者中检索最新、最感兴趣的推文，占比约%，使用自研搜索引擎Earlybird执行。Out-of-Network召回则通过协同过滤、表征学习等技术，从非关注者中推荐相关推文，占比约%。go源码 类图

       粗排阶段，Twitter采用了一个老式的逻辑回归模型，用于筛选召回结果。模型基于用户侧特征、推文特征和上下文特征进行训练，预测用户与推文交互的概率。精排则采用了一个名为Parallel MaskNet的模型，该模型通过神经网络实现，考虑了数千个特征，输出推文交互概率，实现融合排序。

       重排与混排模块则负责过滤和主页混排，提供个性化的内容组合，如推文、广告、关注作者、Onboarding提示等。整个推荐系统每天执行约亿次，平均完成时间不到1.5秒。

       Twitter推荐系统的背后，是其核心基建，包括用于实时内容推荐的GraphJet图引擎、用于预测用户交互概率的RealGraph模型等。

       最后，值得强调的是，Twitter的开源行动体现了其对透明度的承诺，鼓励社区提交反馈和建议，共同提升推荐算法的性能，同时也保护了用户安全和隐私。这一举措不仅为社区提供了宝贵的ios测试发布源码资源，也展现了Twitter对技术开放与合作的愿景。

AARRR什么是AARRR模型

       AARRR模型，即Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（收入）和Refer（推荐）的缩写，是一个全面描绘移动应用生命周期关键环节的理论模型。

       首先，Acquisition（获取用户）是应用运营的起点，它涉及通过各种渠道推广，如终端预置和广告。关键在于选择合适的推广渠道，优质渠道能吸引目标用户，而不仅仅是一次性的点击者。产品在用户首次接触时的体验也至关重要，能否吸引并留住用户。

       接下来是Activation（提高活跃度），这要求开发者关注用户留存问题。工具类应用通常首月留存率较高，但游戏应用可能面临用户粘性不足的问题。通过监控留存率指标，及时采取措施激励用户持续使用。

       Revenue（获取收入）是应用运营的核心，无论是付费应用、应用内付费还是广告，收入都直接或间接来自用户。提高活跃度和留存率是提高收入的基础，用户基数大意味着收入潜力更大。

       最后是Refer（自传播），社交网络的兴起使得应用可以通过病毒式传播获取新用户，这要求产品本身具有口碑效应。优秀的应用能利用这一环节实现用户群的持续增长。

       AARRR模型提醒我们，获取用户只是开始，运营的其他环节同样重要。忽视留存、收入和传播，将导致应用的前景受限。因此，全面而深入地理解和运用AARRR模型，对于移动应用的长期成功至关重要。

Facebook社交网络的特征--基于小世界网络

       小世界网络的特性在Facebook社交网络中得到了体现。复杂网络理论研究中，网络结构复杂，如互联网、神经网络和社交网络等，其中小世界网络以其独特的特征引人关注。小世界网络的特点在于，尽管节点众多，但节点间的特征路径长度短，且存在高集聚系数，即节点间的紧密连接度高。

       实验中，我们使用Python和相关库，如Networkx和Matplotlib，对Facebook社交数据集进行分析。该数据集包含个用户节点和条关系边，构成一个无向图。通过计算平均度（每个节点的连接数），我们发现大部分用户的朋友数在以内，呈现出典型的“六度分隔”现象。网络直径为9，表明用户间的最长和最短路径差距不大，符合小世界网络的紧密联系特点。

       图的度匹配性显示，网络中度大的节点倾向于连接度小的节点，即网络是异配的。平均路径长度为3.，表明用户之间通过几次连接就能达到联系，这是小世界网络的典型特征。平均聚集系数C为0.，远大于随机网络的值，说明用户群体内部形成了紧密的小社区，这也是小世界网络的显著标志。

       中心度分析包括点中心度、紧密中心度、介数中心度和特征向量中心度，结果显示节点的重要性与其连接节点的重要性密切相关。通过这些指标，我们证实了Facebook社交网络符合小世界网络模型的特性。

       总结来说，Facebook社交网络的平均路径长度、聚集系数和中心度分布都表现出小世界网络的特征，验证了其属于小世界网络的范畴。

小世界现象，从W-S模型到W-S-K模型

       本文将深入探讨小世界现象，从Watts-Strogatz (W-S) 模型到Watts-Strogatz-Kleinberg (W-S-K) 模型，揭示社交网络的奇妙特性。首先，六度分离理论，通过Stanley Milgram的实验，展示了我们与陌生人之间可能仅需六步建立联系，尽管信件传递过程中可能面临大量消失。W-S模型解释了这种现象的产生原因，通过网格距离和弱连接，它揭示了社会网络中的同质性和弱连接性如何导致短路径的存在。

       然而，W-S模型未能完全解释人们如何有效地发现这些短路径。分散式搜索在Milgram实验中起关键作用，尽管路径未必最短，但志愿者们通过熟人之间的接力传递，实现了信件的高效传递。W-S-K模型在此基础上加入了聚集指数q，通过控制弱连接的随机性，优化了分散式搜索的效率。特别是当q=2时，网络呈现反平方特性，使得不论距离远近，弱连接分布均匀，有利于高效搜索。

       小世界现象并非普适，它受限于特定的社交网络结构，如职业、社会地位等因素。后续的研究者们继续探索这个领域，提供了更多深入的理论和实证研究。想要了解更多，可以参考知乎、科学网以及Duncan Watts的著作《六度：连接时代科学》。这些模型和理论为理解人际网络提供了宝贵的洞察，展示了我们生活中的“小世界”是如何运作的。

常用来研究社交网络的网络模型有哪些?

       社交网络作为信息传播的主要平台，其动态结构与机制一直是多学科研究的焦点。本文将探讨社交网络中的信息传播模型，旨在分析网络结构与信息传播的内在关联，并解释如何量化和预测信息在社交网络中的传播路径与范围。

       传播模型的基础主要包括独立级联模型与线性阈值模型。独立级联模型描述了一个用户采纳信息后可能影响其邻居的过程。在这一模型中，每个用户在采纳信息后，以一定的概率影响其邻居也采纳信息，这一过程在网络中层层传播，形成级联效应。

       线性阈值模型关注个体采纳信息的社会影响因素。每个用户都有一个固定的阈值，只有当其邻居中采纳信息的比例超过这一阈值时，他才会采纳信息。这一模型强调了社交压力和群体行为在信息传播中的作用。

       社交网络通常包含高度互联的社区结构，这些社区在信息传播中扮演着“共振箱”的角色，加强并加速了信息的传播。同时，“桥接”节点在跨社区的信息传播中起到了至关重要的作用，识别并利用这些节点，可以更有效地进行信息传播。

       影响最大化问题关注如何通过选择一组初始节点来最大化最终受影响的节点数量。这一问题在社交营销、广告投放等领域有着广泛的应用。关键在于通过合适的模型和算法找到最优的初始节点集合。

       为了进一步理解社交网络中的信息传播，进行了基于独立级联模型的模拟实验。网络和参数设置假设包含5个节点的社交网络，每条边传播信息的概率为一定值。选择一个节点作为信息的初始源头进行模拟，每一步已知晓信息的节点尝试以概率将信息传播给其邻居。模拟实验进行次，计算信息平均传播的范围。结果显示，平均传播范围为1.，说明信息在大多数实验中仅在源节点中传播，少数实验中传播到其他节点。

       小的传播概率可能极大地限制信息的传播范围，即使是高度互联的网络也是如此。不同的网络结构可能会导致信息传播的差异，例如形成“信息孤岛”的社区结构可能阻碍信息的传播。不同的初始节点可能导致不同的传播范围和速度。

       总之，社交网络中的信息传播是一个多面、动态的过程。通过构建和分析传播模型，我们不仅可以更好地理解信息在网络中的流动，还可以在此基础上设计更有效的信息传播策略。

       社交网络研究涉及多学科知识，欢迎对这一领域感兴趣的朋友关注“模型视角”数学建模公众号，获取更多相关资讯。