国外和国内用户和实体行为分析市场容量研究报告小张的旅行记2022-11-23 07:26+订阅全球用户和实体行为分析市场规模2021年达亿元（人民币）。报告中给出主要区域（北美、欧洲、以及亚太等主要地区）在全球用户和实体行为分析市场中的份额占比。其中，2021年中国占全球用户和实体行为分析市场的。贝哲斯咨询预测，至2027年全球用户和实体行为分析市场规模将以的CAGR达到亿元。用户和实体行为分析（UEBA）被认为是利用先进的分析方法，如机器学习来对实体行为（如设备、服务器、用户、应用程序等）进行基线分析，并根据这些基线来区分安全违规行为。用户和实体行为分析市场报告通过分析全球及中国市场运行形势（政法环境、经济环境、社会环境和技术环境），结合行业整体概况、上下游行业、产品种类以及应用领域细分市场发展，总结了用户和实体行为分析行业过去几年市场发展趋势与当前行业发展态势，并重点对行业未来发展趋势做出了预测。报告出版商: 湖南贝哲斯信息咨询有限公司报告通过分析全球及中国用户和实体行为分析行业市场所处的宏观环境，结合市场历年发展趋势规律与行业现状，对全球及中国用户和实体行为分析行业的发展前景及市场规模进行了预测，其中包含对全球（北美、欧洲、亚太）用户和实体行为分析行业市场发展趋势和市场规模的预测，也包含对中国用户和实体行为分析行业市场发展趋势、关键技术发展趋势、以及市场规模的预测。主要竞争企业列表：Rapid7 (US)Securonix (US)Splunk Inc. (US)Bottomline TechnologiesInc. (.)ExabeamInc. (US)Bay Dynamics (US)Dtex Systems (US)Varonis SystemsInc. (US)Gurucul (US)Niara Inc. (US)Sqrrl DataInc. (US)Microsoft Corporation (US)Observe IT (Israel)按产品分类：服务解决方案按应用领域分类：零售能源和公用事业信息技术和电信医疗保健政府金融服务和保险业其他就区域而言，报告将全球用户和实体行为分析市场细分为北美、欧洲、亚太及中国（东北、华北、华东、华南、华中、西北、西南）地区。报告分析了这些区域市场发展概况和发展现状，并提供了当前与未来市场价值以及各区域市场发展优劣势分析。目录各章节摘要：第一章：该章节简介了用户和实体行为分析行业的定义及特点、上下游行业、影响用户和实体行为分析行业发展的驱动因素及限制因素；第二章：该章节分析了全球及中国行业宏观环境，运用PEST分析模型对全球及中国市场发展环境进行逐一阐释；第三、四章：全球与中国用户和实体行为分析行业发展概况（发展阶段、市场规模及份额、竞争格局、市场集中度）分析；第五、六章：该两章节阐释了全球（北美、欧洲、亚太）及中国（东北、华北、华东、华南、华中、西北、西南）等细分地区的用户和实体行为分析行业发展概况和现状；第七、八章：该两章节对用户和实体行为分析行业的产品类型及细分应用市场份额及规模进行了罗列分析；第九、十章：该两章节详列了中国用户和实体行为分析行业的主要企业（基本情况、主要产品和服务介绍、经营概况分析及优劣势），并分析了行业的竞争策略；第十一、十二章：全球（全球、北美、欧洲、亚太）及中国用户和实体行为分析行业的发展趋势及市场规模预测；第十三章：用户和实体行为分析行业投资价值评估与行业成长性分析、投资回报周期分析、投资风险分析以及热点分析。目录第一章 用户和实体行为分析行业基本概述 用户和实体行为分析行业定义及特点 用户和实体行为分析简介 用户和实体行为分析行业特点 用户和实体行为分析行业产业链分析 用户和实体行为分析行业上游行业介绍 用户和实体行为分析行业下游行业解析 用户和实体行为分析行业产品种类细分 用户和实体行为分析行业应用领域细分 用户和实体行为分析行业发展驱动因素 用户和实体行为分析行业发展限制因素第二章 全球及中国用户和实体行为分析行业市场运行形势分析 中国用户和实体行为分析行业政治法律环境分析 行业主要政策及法律法规 行业相关发展规划 用户和实体行为分析行业经济环境分析 全球宏观经济形势分析 中国宏观经济形势分析 产业宏观经济环境分析 用户和实体行为分析行业在国民经济中的地位与作用 用户和实体行为分析行业社会环境分析 用户和实体行为分析行业技术环境分析第三章 全球用户和实体行为分析行业发展概况分析 全球用户和实体行为分析行业发展现状 全球用户和实体行为分析行业发展阶段 全球用户和实体行为分析行业市场规模 全球各地区用户和实体行为分析行业市场份额 全球用户和实体行为分析行业竞争格局 全球用户和实体行为分析行业市场集中度分析 新冠疫情对全球用户和实体行为分析行业的影响第四章 中国用户和实体行为分析行业发展概况分析 中国用户和实体行为分析行业发展现状 中国用户和实体行为分析行业发展阶段 中国用户和实体行为分析行业市场规模 中国用户和实体行为分析行业在全球竞争格局中所处地位 “十四五”规划关于用户和实体行为分析行业的政策引导 中国各地区用户和实体行为分析行业市场份额 中国用户和实体行为分析行业竞争格局 中国用户和实体行为分析行业市场集中度分析 中国用户和实体行为分析行业发展机遇及挑战 新冠疫情对中国用户和实体行为分析行业的影响 “碳中和”政策对中国用户和实体行为分析行业的影响第五章 全球各地区用户和实体行为分析行业发展概况分析 北美地区用户和实体行为分析行业发展概况 北美地区用户和实体行为分析行业发展现状 北美地区用户和实体行为分析行业主要政策 欧洲地区用户和实体行为分析行业发展概况 欧洲地区用户和实体行为分析行业发展现状 欧洲地区用户和实体行为分析行业主要政策 亚太地区用户和实体行为分析行业发展概况 亚太地区用户和实体行为分析行业发展现状 亚太地区用户和实体行为分析行业主要政策第六章 中国各地区用户和实体行为分析行业发展概况分析 东北地区用户和实体行为分析行业发展概况 东北地区用户和实体行为分析行业发展现状 东北地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 华北地区用户和实体行为分析行业发展概况 华北地区用户和实体行为分析行业发展现状 华北地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 华东地区用户和实体行为分析行业发展概况 华东地区用户和实体行为分析行业发展现状 华东地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 华南地区用户和实体行为分析行业发展概况 华南地区用户和实体行为分析行业发展现状 华南地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 华中地区用户和实体行为分析行业发展概况 华中地区用户和实体行为分析行业发展现状 华中地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 西北地区用户和实体行为分析行业发展概况 西北地区用户和实体行为分析行业发展现状 西北地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 西南地区用户和实体行为分析行业发展概况 西南地区用户和实体行为分析行业发展现状 西南地区用户和实体行为分析行业发展优劣势分析 中国各地区用户和实体行为分析行业发展程度分析 中国用户和实体行为分析行业发展主要省市第七章 中国用户和实体行为分析行业产品细分 中国用户和实体行为分析行业产品种类及市场规模 中国服务市场规模 中国解决方案市场规模 中国用户和实体行为分析行业各产品种类市场份额年中国各产品种类市场份额年中国各产品种类市场份额 中国用户和实体行为分析行业产品价格变动趋势 影响中国用户和实体行为分析行业产品价格波动的因素 成本 供需情况 关联产品 其他 中国用户和实体行为分析行业各类型产品优劣势分析第八章 中国用户和实体行为分析行业应用市场分析 用户和实体行为分析行业应用领域市场规模 用户和实体行为分析在零售应用领域市场规模 用户和实体行为分析在能源和公用事业应用领域市场规模 用户和实体行为分析在信息技术和电信应用领域市场规模 用户和实体行为分析在医疗保健应用领域市场规模 用户和实体行为分析在政府应用领域市场规模 用户和实体行为分析在金融服务和保险业应用领域市场规模 用户和实体行为分析在其他应用领域市场规模 用户和实体行为分析行业应用领域市场份额年中国用户和实体行为分析在不同应用领域市场份额年中国用户和实体行为分析在不同应用领域市场份额 中国用户和实体行为分析行业进出口分析 不同应用领域对用户和实体行为分析产品的关注点分析 各下游应用行业发展对用户和实体行为分析行业的影响第九章 全球和中国用户和实体行为分析行业主要企业概况分析 Dtex Systems (US) Dtex Systems (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Dtex Systems (US)主要产品和服务介绍 Dtex Systems (US)经营情况分析 Dtex Systems (US)优劣势分析 Gurucul (US) Gurucul (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Gurucul (US)主要产品和服务介绍 Gurucul (US)经营情况分析 Gurucul (US)优劣势分析 Bay Dynamics (US) Bay Dynamics (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Bay Dynamics (US)主要产品和服务介绍 Bay Dynamics (US)经营情况分析 Bay Dynamics (US)优劣势分析 Securonix (US) Securonix (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Securonix (US)主要产品和服务介绍 Securonix (US)经营情况分析 Securonix (US)优劣势分析 Rapid7 (US) Rapid7 (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Rapid7 (US)主要产品和服务介绍 Rapid7 (US)经营情况分析 Rapid7 (US)优劣势分析 Bottomline Technologies, Inc (US) Bottomline Technologies, Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Bottomline Technologies, Inc (US)主要产品和服务介绍 Bottomline Technologies, Inc (US)经营情况分析 Bottomline Technologies, Inc (US)优劣势分析 Sqrrl Data, Inc (US) Sqrrl Data, Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Sqrrl Data, Inc (US)主要产品和服务介绍 Sqrrl Data, Inc (US)经营情况分析 Sqrrl Data, Inc (US)优劣势分析 Niara Inc (US) Niara Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Niara Inc (US)主要产品和服务介绍 Niara Inc (US)经营情况分析 Niara Inc (US)优劣势分析 Observe IT (Israel) Observe IT (Israel)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Observe IT (Israel)主要产品和服务介绍 Observe IT (Israel)经营情况分析 Observe IT (Israel)优劣势分析 Exabeam, Inc (US) Exabeam, Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Exabeam, Inc (US)主要产品和服务介绍 Exabeam, Inc (US)经营情况分析 Exabeam, Inc (US)优劣势分析 Varonis Systems, Inc (US) Varonis Systems, Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Varonis Systems, Inc (US)主要产品和服务介绍 Varonis Systems, Inc (US)经营情况分析 Varonis Systems, Inc (US)优劣势分析 Microsoft Corporation (US) Microsoft Corporation (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Microsoft Corporation (US)主要产品和服务介绍 Microsoft Corporation (US)经营情况分析 Microsoft Corporation (US)优劣势分析 Splunk Inc (US) Splunk Inc (US)基本情况（包含财务数据,销售额,毛利率等） Splunk Inc (US)主要产品和服务介绍 Splunk Inc (US)经营情况分析 Splunk Inc (US)优劣势分析第十章 用户和实体行为分析行业竞争策略分析 用户和实体行为分析行业现有企业间竞争 用户和实体行为分析行业潜在进入者分析 用户和实体行为分析行业替代品威胁分析 用户和实体行为分析行业供应商及客户议价能力第十一章 全球用户和实体行为分析行业市场规模预测 全球用户和实体行为分析行业发展趋势 全球用户和实体行为分析行业市场规模预测 北美用户和实体行为分析行业市场规模预测 欧洲用户和实体行为分析行业市场规模预测 亚太用户和实体行为分析行业市场规模预测第十二章 中国用户和实体行为分析行业发展前景及趋势 中国用户和实体行为分析行业市场发展趋势 中国用户和实体行为分析行业关键技术发展趋势 中国用户和实体行为分析行业市场规模预测第十三章 用户和实体行为分析行业价值评估 用户和实体行为分析行业成长性分析 用户和实体行为分析行业回报周期分析 用户和实体行为分析行业风险分析 用户和实体行为分析行业热点分析用户和实体行为分析市场调研报告目标用户涵盖：用户和实体行为分析企业（制造、贸易、分销及供应商等）、用户和实体行为分析科研院校及行业协会、用户和实体行为分析产品经理、行业管理人员、市场咨询服务机构等。用户和实体行为分析市场报告从市场宏观环境、发展趋势、竞争态势、潜在机遇与风险等方面进行调研分析，通过有价值的市场洞察帮助目标用户提升企业核心竞争力。湖南贝哲斯信息咨询有限公司是一家业内专业的现代化咨询公司，从事市场调研服务、商业报告、技术咨询等三大主要业务范畴。我们的宗旨是为合作伙伴源源不断地带来短期及长期的显著效益，通过强大的部委渠道支持、丰富的行业数据资源、创新的研究方法等，精益求精地完成每一次合作。贝哲斯已为上千家包括初创企业、机构、银行、研究所、行业协会、咨询公司和各类投资公司在内的单位提供了专业的市场研究报告、投资咨询及竞争情报服务，项目获取好评同时，也建立了长期的合作伙伴关系。
论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item 和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。
基于问题的性质、变量的类型以及其他因素选择一定的研究方法，来收集与问题有关的主客观数据，进而为了解某些未来知的东西或者验证某种想法提供依据。用户研究有很多方法，基于对已有知识的总结可知，影响研究方法选择的因素主要以下因素：研究的对象、产品的设计阶段、产品所处周期、成本、时间等。通常自情况下：（1）根据收集的数据类型，可以将研究方法划分为定性和定量两种，见图1。定性研究方法，通常适用于对小数量规模的样本进行分析，主要用于发现新事物的过程，揭露为什么会发生这样的事情，样本数量通常为10~20个，不追求精确的结论，而只是了解问题之所在，摸清情况，得出感性认识，比如用户访谈、卡片分类法、焦点小组、头脑风暴、可用性测试等，见图2。定量研究方法，则是对大规模的样本进行分析zhidao，适用于揭露正在发生的事情，一般是为了对特定研究对象的总体得出统计结果而进行的，比如在线大规模调查问卷、网站日志分析以及A/B测试、自动化可用性测试等。
调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。 数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。 思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认识提供了强有力的主观手段。它不仅突破了传统方法的局限性，而且深刻地改变了科学方法论的体系。这些新的方法，既可以作为经验方法，作为获得感性材料的方法来使用，也可以作为理论方法，作为分析感性材料上升到理性认识的方法来使用，而且作为后者的作用比前者更加明显。它们适用于科学认识的各个阶段，因此，我们称其为系统科学方法。
法学论文研究方法如下：
1、调查法，调查法是现在用户在撰写论文过程中使用最多的研究方法，调查法主要是通过用户系统化的搜集有关研究课题的现在状况或者历史状况进行综合分析得到研究成果的方式。
2、观察法，顾名思义就是用户借助自己的感官和一些其它的辅助工具对研究对象进行直接的观察，记录数据内容，以此来获得研究论文课题的方式，很多大型的科研机构等都是采用这种方法进行课题研究。
3、实验法，实验法相信只有接触过化学课程的用户都是可以理解的，实验法主要是通过控制实验对象的各方面要素来明确研究对象间的关系，这是现在很多用来发现研究对象间关系的方法之一。
4、文献法，文献法主要是通过不断的搜集该课题相关的文献资料，进行系统全面的分析，以此来得到研究数据的方法，但是用户一定要知道挑选的论文文献资料一定要全面，这样才能全面的分析研究成果。
5、定量分析法，定量分析是对事物或事物的各个组成部分进行数量分析的一种研究方法。依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出研究对象的各项指标及其数值。常见的定量分析法包括比率分析法、趋势分析法、数学模型法等等。
6、定性分析法，定性分析法是对研究对象进行“质”的方面的分析。运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，揭示事物运行的内在规律，包括因果分析法、比较分析法、矛盾分析法等。
方法，还是如何写，什么弄啊，还是不会写，方法其实没管用。
大数据时代电力营销管理创新研究论文
摘要： 对电力企业来说，大数据营销能基于海量数据的分析，为其制定营销战略提供依据，而如何在大数据基础上进行电力营销管理创新是亟待解决的大问题。本文首先阐述了目前基于大数据电力营销管理的弊端；其次分析了基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战；最后提出了基于大数据的电力营销管理创新，以促进电力企业稳定、长久发展。
关键词： 大数据；电力营销管理；创新
在当前的大数据环境下，电力系统既面临新的发展机遇，也面临着新的挑战。对电力系统来说，大数据不仅是科技生产力进步的具体体现，也是新形势下电力系统发展、管理及技术改革的重要依据，电力系统的大数据包括生产、运营和管理三方面。电力营销是电力系统的重要部分，对提高企业的核心竞争力及确保企业的可持续发展具有十分重要的作用。然而由于各种因素的影响，电力营销管理目前存在诸多弊端，在大数据时代，对电力营销创新管理模式进行研究迫在眉睫，基于此，笔者对基于大数据的电力营销管理创新进行研究。
1.基于大数据的电力营销管理的弊端
在大数据背景下，国内电力企业营销管理存在诸多弊端，具体表现在下述几方面：
第一，电力营销管理理念亟待改进。电力行业长久以来属于国家的垄断行业，而随着各种新型能源的不断出现，电能面临着巨大的竞争，然而其营销设计仍以业务导向为核心，很少考虑市场的竞争状况和客户的需求，没有建立一种以客户为核心的营销管理机制；
第二，电力营销业务功能亟待完善。电力系统的营销政策、技术研究、运维及市场开拓等方面的机构不完善，不健全，部分功能缺失；
第三，电力营销运营效率亟待提升。电能计量检定、人员及相关设备重复配置；规划、生产的部门对电力营销管理支持力度较弱；故障抢修、业扩报装等服务流程不协同。综上所述，电力营销管理亟待进行创新，以适应新形势下客户对供电服务的要求。
2.基于大数据的电力营销管理面临的机遇和挑战
机遇
在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理面临的机遇主要表现为：
第一，国内经济稳定发展，电力需求仍持续增加；
第二，国家实施节能减排，电能应用范围更加广泛；
第三，国家电网创建“双一流”，为加快营销发展注入新动力。
挑战
在大数据快速发展的背景下，电力系统营销管理也面临诸多挑战，具体表现为：
第一，国家经济转型期的'结构优化调整及节能减排战略的实施，国家控制能源消费总量，大工业用电比重会呈现一定程度的下降。循环经济、节能环保产业、分布式电源等会日益增加，对电力营销市场的发展带来威胁，影响电能的市场占有率；
第二，国家大力开发低碳技术，清洁能源要求必须建立一种新型的供用电模式，而现有的供电模式要满足这些应用需要法律、政策、技术等众多方面的支持才能实现；
第三，国家电网推进“三集五大”要求电力系统必须要转变营销发展方式。目前电力系统的营销仍然资源分散、管理层级多，亟待进行整合；营销管理的专业化、组织结构扁平化、管理层级等方面亟待改进，集约化、智能化的服务手段亟待提升等，使得目前电力系统的营销管理面临巨大挑战。
3.基于大数据的电力营销管理创新研究
在大数据及信息化背景下，电力企业要提高核心竞争力，必须要顺应时代潮流，及时对传统的营销管理体系进行重构，通过利用大数据分析研究结果进行电力营销，具有极大的市场价值。
通过大数据分析客户的潜在需求行为
大数据最主要的特征之一是海量的数据，电力企业要获取比较精准的数据，必须进行大量数据的分析研究寻找客户的潜在需求。所以对电力企业来说要重建营销管理体系，提高核心竞争力必须要制定多种方案，通过大数据的分析结果寻找潜在的客户需求，站在用户的角度，分析用户的电能消费行为和特点，通过这些分析及时改变自己的营销管理模式，提升服务质量，提高客户满意度和忠诚度，最终提高电力企业的知名度。
通过大数据分析精准定位消费客户，进行个性化营销
从大数据提供的海量信息中分析客户的消费行为，找出电力系统最精准的用户，以便电力企业的营销能实现精准化，同时根据精准化消费群体的特征建立针对性的营销方式，从而能划分出精准的消费客户，进行个性化营销。随着经济的发展和用户需求的提升，电力企业也逐渐重视电力营销的精准化，而大数据的出现不仅使精准化营销变得更加高效，也极大地提升了服务和产品质量，使得消费者市场也发生一定程度的变化。消费者市场的划分必须要经过大数据才能实现精准的分析，这种分析结果面临的是个体消费者，而并非是群体，在这种情况下，电力系统的个性化营销在不久的将来一定会成为电力系统的营销主体。
运用大数据分析，制品新产品，拓展新市场
对电力系统来说，传统的以业务导向为核心的营销管理已经难以满足现代化的需求，通过大数据分析结果制定针对性的营销策略是十分重要的，这对于电力企业开拓市场和业务起着决定性作用。如腾讯在开发游戏时，总是先通过大数据对游戏用户行为进行精准的分析然后再推出产品，通过这种方法能使其在推出手游时更具有针对性和精准性。因此电力企业通过使用大数据分析客户的消费行为，开拓新业务、新市场是未来发展的必然趋势，根据大数据分析的结果为客户制定更加个性化的需求，并进一步制定针对性的营销渠道，拓宽产品领域。
依靠互联网技术，合作开展大数据营销，开展多元化服务
随着互联网营销的风靡，很多行业越来越重视网络营销，他们通过使用大数据进行网络营销。电力系统要想持续、稳定、可持续发展，必须要充分利用互联网进行大数据营销，除了要在电力系统领域建立相关的数据库，利用资源优势外，还要不断拓展业务，通过业务延伸实现电力企业的多元化发展模式。多样化服务的开展可从下述几方面着手：客户经理对客户的用电状况进行详细的统计和分析，提出的建议中不仅要有生产班次的安排，还必须要为客户的用电状况提供针对性的无功补偿。站在客户角度为客户节约电费着想，为客户的用电负荷进行合理、科学的指导，这不仅能有效地节约电费，还能有效减少设备的能耗。电力企业还要在基于自身优势的基础上，不定期检查用电设备的运营状况，及时排查运行过程中存在的安全隐患，这对确保配电网的稳定运行具有重要作用。要对所在区域的电网进行改造时，要及时通知大客户，并将规划改造的详细情况与大客户进行沟通交流，以得到客户的理解和支持，这对电力企业的稳定发展意义重大。
与税务部门合作减小电费回收风险
对电力企业来说，电费能否正常回收是确保其正常运作和提高经济效益的关键环节，尤其是大客户的电费回收，由于受到各种因素的影响，电费回收难一直是难以解决的难题。目前多数电力企业为了加强电费回收，通常采取如下措施：强化合同管理、建立信用评级制度、严格客户资质审核、高压用户电费担保模式等，在这些措施中，高压用户担保模式具有较好的效果，然而也存在一定的不足之处。对电力企业来说，仅仅具有采集客户的用电信息数据，对客户的资金信息难以准确把握，高压用户担保模式虽然让电力企业通过银行掌握相关的资金信息，然而很多企业的现金流并不通过银行，因此获得信息并不准确，在一定程度上影响电费回收风险的控制效果。为了有效解决这种弊端，可建立一种能将用电企业的资金流动信息整合到电力系统大数据库的营销管理中，而与税务部门进行合作能达到此目的。具体实施措施如下：首先，与税务部门协调，将电力系统大数据平台增加一个调取用电企业每月纳税信息的模块；其次，根据用电企业的纳税和银行信贷状况，计算电费回收风险指数，评估风险；最后，根据评估结果建立预警机制，对于部分电费回收风险较大的企业可采取各种手段介入电费回收。
4结束语
综上所述，大数据时代的来临给传统企业和互联网企业的营销管理带来巨大的冲击，越来越多的企业开始利用大数据进行营销管理，电力企业也要与时俱进，持续改革，在大数据时代下重构营销管理体系，以提高其核心竞争力和经济效益。
参考文献：
[1]宋宝香.数据库营销:大数据时代引发的企业市场营销变革[J].价值工程,2014,31(30):132-134.
[2]孙柏抓.大数据技术及其在电力行业中的应用[J].电气时化,.
[3]庞建军.大数据背景下的电力营销市场行业发展趋势分析[J].科技视界,2014(32):295-296.
首先介绍大数据带来的好处，然后介绍大数据带来的弊端。
大数据带来的好处
1、大数据便利我们的生活：
自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展，这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。
2、大数据便利看病：
大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。
另一个创新是可穿戴设备的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。
3、大数据便利我出行：
人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。
大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。
4、利用大数据提升自己：
大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。
大数据的弊端
1、个人数据隐私与安全
大数据会记录浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的，这些基本囊括了我们的生活。
个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。
2、大数据杀熟
杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。
包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。
大数据的价值体现
1、对许多顾客供给产品或服务的企业可以运用大数据进行精准营销。
2、做小而美形式的中小微企业可以运用大数据做服务转型。
3、面对互联网压力之下，有必要转型的传统企业需求与时俱进充沛运用大数据的价值。
在当前的“大数据”时代，人们可能会受到大数据带来的损失。大数据分析包括使用来自多个来源的大量数据进行链接和分析，以发现预测人类行为的模式。即使在完全合法的情况下，这样的分析也会伤害到人们的利益。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
网络社交的优点1、拓展更多的关系机会有很多人在现实生活中可能过于内向腼腆，有社交焦虑，这非常不利于他们的社交。唯独到了网络空间，他们能卸下一切防备，轻松地展示自我，可能就转变成了段子手或者文艺青年，等等。网络上的交流通畅，为他们迎来了更多聊得来的朋友，从而弥补了现实中社交关系的缺乏。2、巩固和增强社会关系如果你正处在异地恋的阶段，那么你一定会经常通过视频电话来维持你和另一半的亲密关系。否则，一般人是熬不过异地恋的。唯有这网络视频电话，不仅会维持你们的关系，还可能更让你们惺惺相惜，从而促进你们的关系。网络社交的缺点1、网友不过泛泛之交研究表明：人的一生只能维持150段关系。哪怕你在微博上的粉丝再多，他们也不可能跟你一一发展成亲密关系。当然，泛泛之交也不是不可以，比如一些客户跟我们就是泛泛之交，我们需要这样的泛泛之交来促进工作，等等。只是说，我们不能用网络上的泛泛之交来代替亲密关系，我们的幸福生活更多是由现实中的亲密关系，而不是网络上的泛泛之交所给予的。2、现实社交能力弱化网络社交毕竟不能代替现实社交，而人成事也是要依靠现实中强大的社交能力。一个人可能因为社恐而沉迷于网络社交，而沉迷网络社交并获得尊严和快感后，由于缺乏锻炼，他现实中的社交能力就可能进一步弱化，这是很可怕的。
社会网络分析理论： 在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。在社会网络分析中，存在一些经典的理论。这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。基于社会网络有关的研究方向和内容，在不同的领域着发挥着各自的作用，例如，社会影响力分析，社区发现，信息传播模型，链接预测，基于社会网络的推荐。 150法则是指一个人能保持稳定社交关系的人数上限通常为150人。1929年由英国罗宾•邓巴教授(Robin Dunbar)提出了经典的”150定律”理论，该定律同时也被称为“邓巴数字”[64]。这个定律在我们的实际日常生活中的应用是相当普遍的，SIM卡中只能存储150个联系人的电话，微软的MSN中也只可以最多把150位联系人的信息添加到自己的名单中[64]等等。 小世界网络是一种具有特殊结构的复杂网络，在这种网络中大部份的节点是不相邻的，但绝大部份节点之间是连通的且距离很短。六度分割理论也是小世界网络理论的一种体现。在多数现实世界的社会网络中，尽管网络中的节点数量巨大，网络中相邻的节点相对较少，但每两个节点间往往只需要很短的距离便能连通。 六度分割就是指一个人与其他任何一个人之间建立起联系，最多都只需要经过六个人。所以，即便邓巴数字告诉我们，我们是能力上维持一个特别大的社交圈的，但是六度分割理论却可以告诉我们，通过我们现有的社交人脉圈以及网络可以无限扩张我们的人脉圈，在需要的时候都能够和地球中想要联系的任何人取得联系。 弱关系理论弱关系(Weak Tie)是指需要较少或不需要情感联系的人们之间的社会联系，这种联系几乎不需要耗费个人的时间或精力来维系，但这种联系却很有作用。美国社会学家Mark Granovetter在研宄人们在求职过程中如何获取工作信息时发现[65]，由家人、好友等构成的强关系在获取工作信息过程中起到的作用很有限，而那些关系较疏远的同学、前同事等反而能够提供更加有用的求职信息。 马太效应可以理解为达尔文进化论中适者生存的理念。在社交网络的发展过程如同生物进化的过程，存在强者越强、弱者越弱的现象。也就是说，在社交网络中越是处于网络核心的节点很大可能会变来越核心，而那些处于社交网络中边缘地带的节点或许会越来越不重要甚至直至消失。那些在社交网络中相比其他节点拥有更大影响力的节点，其带给该网络的影响也要比那些拥有弱影响力的节点所带来的影响要强。 从不同角度探索节点影响力挖掘算法： 1.基于邻节点中心性的方法。这类方法最简单最直观，它根据节点在网络中的位置来评估节点的影响力。度中心性[13]考察网络中节点的直接邻居数目，半局部中心性[14]考察网络中节点四层邻居的信息，ClusterRank[15]同时考虑了网络中节点的度和聚类系数。 2.基于路径中心性的方法。这类方法考察了节点在控制信息流方面的能力，并刻画节点的重要性。这类方法包括子图中心性[16]、数中心性[17]（一些演化算法包括：路由介数中心性[18]，流介数中心性[19]，连通介数中心性[20]，随机游走介数中心性[21]等）及其他基于路径的挖掘方法。 3.迭代寻优排序方法。这类方法不仅考虑了网络中节点邻居的数量，并且考虑邻居质量对节点重要性的影响，包括了特征向量中心性[13]，累积提名[22]，PageRank算法[23]及其变种[24-32]。 4.基于节点位置的排序算法。这类方法最显著的特点是，算法并没有给出一个计算节点重要性的定义，而是通过确定节点在网络中的位置，以此来确定节点的重要程度。在网络核心位置的节点，其重要性就相对较高，相反的，若节点处于网络边缘，那么它的重要性就会比较低。基于节点位置的以及不同应用场景的推荐算法具有重要的研究意义[34-37]。 节点影响力评估方法： 在社交网络节点影响力的评估方法主要可以分为三类，基于静态统计量的评估方法、基于链接分析算法的评估方法，基于概率模型的评估方法。 众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66]。 1)基于静态统计量度量方法 主要是通过网络中节点的一些静态属性特征来简单直接地体现节点的影响力，但面对社交网络中复杂信息以及不同平台，并不能有效地度量不同社交网络中节点影响力。如度中心性，主观认为节点的重要性取决于与其他节点连接数决定，即认为一个节点的邻居节点越多，影响力越大。在有向网络中，根据边的方向，分为入度和出度，在有权网络中，节点的度可以看作强度，即边的权重之和。度中心性刻画了节点的直接影响力，度中心性指标的特点是简单、直观、计算复杂度低，也具有一定合理性。 但针对不同平台的网络结构中，度中心性的影响力效果未必能达到目标效果，而且社交网络中用户间关系的建立具有一定的偶然性，而且不同的用户间的关系强度也不同。度中心性没有考虑了节点的最局部信息，虽然对影响力进行了直接描述，但是没有考虑周围节点处所位置以及更高阶邻居。众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66-67]。 2)基于链接分析算法的方法 链接分析算法(Link Analysis)主要应用在万维网中用来评估网页的流行性。通过超链接，万维网中的网页连接成一个网络，同时这个网络也具备了小世界网络的特征，且微博平台中的关注和粉丝关系与网页的链入与链出十分相似，因此链接分析法的思想也被应用在了微博社交网络中节点影响力的评估中。经典的算法是PageRank[68]和HITS算法[69](Hyperlink-Induced Topic Search)。 PageRank算法模型，是Google在搜索引擎结果中对网站排名的核心算法，核心思想通过计算页面链接的数量和质量，来确定网站的重要性的粗略估计，即节点的得分取决于指向它的节点的数量和这些节点的本身得分。即有越多的优质节点指向某节点时它的得分越高。 HITS算法是由Jon Kleinberg于1997年提出的。HITS算法模型中，有两类节点，权威(Authority)节点，和枢纽(Hub)节点。权威节点在网络中具有高权威性，枢纽节点具有很个指向边的节点。通过计算网络中每个节点的Authority权威值和Hub枢纽值来寻找高权威性的节点。即求值过程是在迭代中计算Authority和Hub值，直到收敛状态。Hub值和Authority值计算公式。 通过多数研究者发现，将链接分析法结合社交网络特性可以更好的对用户影响力进行评估，由于技术的快速发展，社交网络的多变性，因此如何将社交网络中的复杂数据和用户行为与相关算法进行结合，仍是需要我们继续研究的方向。 3)基于概率模型的方法 主要是建立概率模型对节点影响力进行预测。这么多学者将用户影响力作为参数对社交网络中的节点用户行为建立概率模型，并根据社交网络中已有的用户数据求解概率模型，得出用户影响力。 文献[70]认为用户间影响力越大、被影响用户的活跃度和转发意愿越高，则其转发另一个用户的信息的概率越大，所以利用用户影响力、转发意愿和活跃度等构建转发概率模型。通过用户发布的tweet数量、转发的tweet数和用户的历史转发行为数据，计算出用户活跃度、转发意愿和转发概率，进而社交网络中用户影响力。 文献[71]在度量影响力时融合了用户发布信息的主题生成过程，认为兴趣相似或经常联系的用户间影响力较强，用户的行为受其朋友的影响也受其个人兴趣的影响。基于这些假设，结合文本信息和网络结构对LDA模型进行扩展，在用户发布信息的基础上建立模型，通过解模型计算得出用户间基于主题的影响力。 文献[72]认为转发概率同样可以体现用户间的影响力，根据用户间的关注关系。历史转发记录，利用贝叶斯模型预测用户间的转发概率。 文献[73]考虑了用户建立关注关系的原因，用户被关注可能是与关注者兴趣投，也可能受用户的影响力影响。将基于用户的主题建模和基于主题的影响力评估相结合，并在同一个生成模型中进行计算，提出基于LDA算法模型的扩展算法模型FLDA模型(Followship-LDA)。[13] P. Bonacich. Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1): 113-120 [14]ü,[J]. Physica A, 2012, 391(4): 1777-1787 [15] D. B. Chen, H. Gao, L. Lü, et al. Identifying influential nodes in large-scale directed networks: The role of clustering[J]. PLoS One, 2013, 8(10): e77455 [16], . [J].Physical Review E, 2005, 71(5): 122-133 [17][J].Sociometry,1977, 40(1): 35-41 [18] S. Dolev, Y. Elovici, R. Puzis. Routing betweenness centrality[J].Journal of the ACM, 2010, 57(4): 710-710 [19] Y. Gang,, H. Bo,etal. Efficientroutingoncomplexnetworks[J].PhysicalReviewE, 2005, 73(4): 46108 [20] E. Estrada, D. J. Higham, N. Hatano. Communicability betweenness in complex networks[J]. Physica A, 2009, 388(5): 764-774 [21][J].Social networks, 2005, 27(1): 39-54 [22] networks[J]. Social networks, 2000, 22(3): 187-200 [23] B. S. Brin, L. Page. The anatomy of a large scale hypertextual Web search engine[J]. Computer Networks & ISDN Systems, 1998, 30: 107-117 [24] P. Jomsri, S. Sanguansintukul, W. Choochaiwattana. CiteRank: combination similarity and static ranking with research paper searching[J]. International Journal of Internet Technology & Secured Transactions, 2011, 3(2): 161-177 [13][25][D].California: University of California. 2012 [26] J. Weng, E. P. Lim, J. Jiang, et al. Twitterrank: finding topic-sensitive influential twitterers[C]. Third International Conference on Web Search & Web Data Mining, ACM, 2010, 261-270 [27]: distinguishingbetweenprestigeandpopularity[J].NewJournalofPhysics,2012,14(14): 33033-33049 [28] J. Xuan, H. Jiang, , et al. Developer prioritization in bug repositories[C]. International Conference on Software Engineering, 2012, 25-35 [29]ü,[J]. Physica A, 2013, 404(24)47-55 [30] L. Lü, Y. C. Zhang, C H Yeung, et in social networks, the delicious case[J]. PLoS One, 2011, 6(6): e21202 [31][J].Authoritative sources in a hyperlinked environmen, 1999, 46(5): 604-632 [32](SALSA)andthe TKC effect[J]. Computer Networks, 2000, 33(2): 387-401 [33][J].Physical Review E, 2014, 90(5): 052808 [34] A. Banerjee, A. G. Chandrasekhar, E. Duflo, et al. Gossip: Identifying central individuals in a social network[R]. National Bureau of Economic Research, 2014. [35] percolation in social networks[J]. arXiv preprint arXiv:, 2015. [36] S. Y. Tan, J. Wu, L. Lü, et al. Efficient network disintegration under incomplete information: the comic effect of link prediction[J]. Scientific Reports, 2016, 6. [37]任晓龙,吕琳媛.网络重要节点排序方法综述[J].科学通报, 2014,59(13): 1175-1197 [63]贝克,晓冬.社会资本制胜:如何挖掘个人与企业网络中的隐性资源[M].上海交通大学出版社,2002. [64]天涯.六度分隔理论和150法则[EB/OL].|.[2010-07-14]. [65]Granovetter M Strength of Weak Ties[J]. American journal of sociology, 1973: 1360-1380. [66]王梓.社交网络中节点影响力评估算法研究[D].北京邮电大学, 2014. [67] Meeyoung Cha, Hamed Haddadi,Fabricio Benevenutoets. Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy[C]. Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM),2010:10-17 [3][68] Page, Lawrence, Brin, et al. The PageRank citation ranking[C]// BringingOrder to the Web. Stanford InfoLab. 1998: 1-14. [4][69]Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environment[J]. Journal of the ACM, 1999, 46(5): 604-632. [70]Zibin Yin, Ya Zhang. Measuring Pair-Wise Social Influence inMicroblog[C], 2012 ASE/IEEE International Conference on SocialComputing and 2012 ASE/IEEE International Conference on Privacy,Security, Risk and Trust, 2012: 502-507. [71]Lu Liu, Jie Tang, Jiawei Han, Meng Jiang, Shiqiang Yang. Mining topic-level influence in heterogeneous networks[C]. Proceedings of the 19th ACMinternational conference on information and knowledge management, 2010: 199-208. [72] Qianni Deng, Yunjing Dai. How Your Friends Influence You: Quantifying Pairwise Influences on Twitter[C], International Conference on Cloud and Service Computing, 2012:185-192. [73] Bi, Bin, et al. Scalable Topic-Specific Influence Analysis on Microblogs[C], Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining,2014: 513-522.
用户行为新变化的表现：
1、倾向社群化生活
从2013年1月至2015年6月，手机QQ群活跃用户数年均增长率为72%，这表明网络社群化生活呈不断增长趋势。截至2015年6月，移动端QQ群的消息量占比为66%，远远超过PC端34%的比例，这表明用户更多是在移动互联网终端进行社交分享。与腾讯QQ一样，微信也可以搭建公共群。
除群生活以外，微信还开通了公众服务号，开发者在公众号上为各种不同兴趣、需求的用户提供不同的服务，通过文字、图片、语音、视频等多种媒介方式与特定群体实现全方位沟通互动，使线上线下得以连接。
2014年5月，腾讯手机QQ推出基于兴趣的公开主题社区——兴趣部落，与拥有共同兴趣标签的QQ群实现打通和关联，形成以兴趣聚合的社交生态系统。此外，微博群、微博热门话题、百度贴吧、天涯社区、猫扑等公共社区也都聚集着大量用户，有各自特点鲜明的社群生活，体现用户在社交网络中的个性化和差异化。
2、更乐于互动分享
科技网站Digital Trends的报道表明：“与阅读文章相比，人们更乐意分享文章，这是典型的现代信息消费方式。”相比于PC端，移动互联网时代，由于操作的简易性和网络设备的便携性，用户对所接触的信息更乐于参与互动并随手转发，而且用户往往是多屏参与信息互动与分享，即在PC端接受信息，在移动端参与节目互动。
如很多电视媒体利用扫码、摇一摇等方式与用户进行跨屏互动。娱乐化的体验容易获得用户追捧，用户也乐意在接收新信息的过程中在社交网络中分享，吸引社交好友共同参与，而一旦引爆社交网络将收获不可估摸的市场红利。
3、获取信息的表面化
移动互联网的简易操作解放了用户的话语权，使得用户进入一个“人人都是传播者”的自由状态，生产的信息呈几何级数增长。IBM的研究称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年产生的。而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
可见移动互联网产生了海量信息，填充在社交网络的各个角落。与海量信息相对的是用户有限的注意力资源，信息量越大，注意力资源就越稀缺。
印度InMobi公司发布的《2014中国移动互联网用户行为洞察报告》数据显示，中国移动互联网用户平均每天利用手机和平板上网时间总计达到146分钟，其中，有效媒体接触时间为小时。
即使用户将个小时全部用在社交网络中获取信息，也只是获取一小部分，而且面对网络纷杂的信息，用户注意力很难集中，极易被其他信息吸引，对信息的获取就过于浅显，浮于表面。
4、关注点指向明晰
移动互联网时代的用户行为社交化变迁还体现在用户更为关注眼前的热点事件，更乐于分享指向明晰的事件，很容易形成“一呼群应”的效果。
用户的社交化行为更多表现在移动即时通信类的社交软件上，而对于搜索软件，社交化的行为特征还没有表现出明显倾向，但移动端搜索量已高出PC端搜索量，未来移动端的全社交化趋势还是很明朗的。
在移动互联网时代，用户的行为很容易在社交活动中被转移，注意力也会迅速被不断更新的热点事件所吸引，很难对同一事件保持长久关注。
特征
第一，网络用户数量增长迅速，人数众多。信息社会是新技术产业和知识密集型产业主导的社会，人们对知识和信息的需求成为社会的主要需求，每一位社会成员都有可能成为知识的需求者。
第二，网络用户的类型不断分化。在物理世界中，用户分布有着明显的地域特征；网络打破了地域限制，任何地方都可以成为信息交流场所，任何人都可以随时发布和获取信息。在这种环境下，用户概念呈现出新的含义，网络用户结构差异大、职业分散、行业分布广泛。
第三，网络用户有着不同的信息需求。每个人都可以是信息的生产者、传递者和接受者，用户需求呈现出多层次、多方位的特征。任何网络行为人都可能置身于信息两端，既可以发布信息，也可以接收信息。
扩展资料
网络用户对信息的获取和利用方式主要靠信息检索和信息浏览。信息检索是一种有明确目标、有计划、能清楚表达信息需求的信息获取行为；而信息浏览是没有具体信息需求目标或难以清楚表达信息需求的较随意的信息获取行为。
需要注意的是，信息浏览行为可能缺乏明确目标，也可能没有计划性，但这并非意味着它就不具有目的性。作为用户的信息行为之一，浏览同样具有行为上的目的性，那就是满足已知或未知的信息需求。
在实际的信息获取活动中，二者有时难以清楚地划清界限，常常相互联系、交叉或被整合在一起使用。信息检索与信息浏览常被用户简称为信息查寻。对于网络资源的信息查寻，库尔梭(CarolC．Ku)提出的信息查寻模式为我们清楚地描述了其具体过程。
库尔梭模式的最基本的假设是：用户因其信息需求的不确定性所引起的疑惑与挫折会随着信息查寻过程的推进、获得越来越多的相关信息而减少。她运用个人建构理论(Personal Construct Theory)来描述用户如何建构他们所遇到的信息。
她还认为，信息查寻过程是一个不断修正需求表达的过程，需求目标的形成(观点形成)是信息查寻成败的关键，所以，意义建构的认知过程是库尔梭信息查寻行为模式的精髓所在。
社交媒体已经成为今年来最火爆的媒体渠道，那么今天互航科技就来谈谈社交媒体的一些特点，谈到社交媒体我们肯定会想到微信微博，除了这俩个代表新媒体之外，还有很多的论坛、博客之类的也算是社交媒体的，那么社交媒体具体有哪些特点呢？ 我国近来发布了《凯络交际媒体专业洞察》白皮书，其间提供的数据标明，现在我国访问量最大前100名网站中，11个是社会化媒体渠道，并且这还不包括类似于新浪博客与腾讯微博这样没有独立域名，但仍然很抢手的门户网站交际频道。当下国内最热烈的媒体渠道新浪微博访问量位居第7，豆瓣排名23，天边和人人网紧随其后，分列24，25位。 而在这些品种纷乱的媒体渠道中，依据不同交际媒体渠道用户特点与营销次序的不同，各交际网站以细分特征获得共同优势，在网络营销之中扮演着各自的传达与互动人物。 用户人际联系和内容特点的不同，反映出不同交际媒体渠道之间的实质差异。交际媒体用户联系源自于现实生活中的强联系，重视兴趣和文娱体会；而微博用户的联系强度则弱于交际媒体，更重视信息的传递；博客则是完全公开化，专心于某领域内的深度常识。 在交际媒体傍边，SNS用户多为“评论者”和“联系者”，用户之间的互动要高于其他渠道;而在微博渠道上，37%的用户都是作者，他们创造很多内容并进行快速传达;BBS论坛中，用户首要扮演“评论者”的人物，所以舆情走向首要依据所发布的帖子主题来裁定。 在媒体方法缺少标准的现状下，市场营销者很简单被误导，但事实上，虽然交际媒体比以往的媒体方法更聚合，但“一分为三”的媒体分类方法：自有媒体、赢得媒体、购买媒体，仍是最合适的媒体组合方法。 那么在我国使用交际媒体渠道的最优形式能够概括为： 1.清晰交际媒体渠道的特征和能力； 2.清晰消费者在不同交际媒体渠道上的行为差异； 3.清晰传达意图与方针；4.定制直达方针的营销计划；5.办理和履行多种前言传达战略。 深入的了解到社交媒体的特点之后，你才能有针对性的想办法来利用社交媒体来做网络推广的方法，作为新媒体时代的您肯定需要用到社交媒体，也时刻的通过社交媒体来接触广告，所以每个人都对媒体的感受是不一样的，相信您也有属于自己的独特看法。
（1）网络营销的基础建设——企业网站取得了稳步发展；（2）搜索引擎营销的热度进一步提高；（3）传统销售渠道主导网络营销产品市场；（4）基础网络营销服务商率先成为国内先进的电子商务企业；（5）网络广告市场重新进入高速发展阶段；（6）企业开展网上销售的环境日益成熟；（7）网络营销策略期待突破；（8）网络会员制营销模式获得广泛应用；（9）网络营销新概念不断出现，“博客营销”值得关注；（10）许可Email营销环境进一步恶化 。 1、关于企业网站研究：（1）企业网站评价体系研究（2）企业网站发展状况调查（3）电子商务网站评价体系研究（3）企业网站再造策略2、搜索引擎相关研究：（1）搜索引擎服务市场发展前景分析（2）搜索引擎营销中的用户行为研究（3）搜索引擎在网络营销中的地位和作用（4）搜索引擎营销中的法律问题研究3、网上销售相关问题：（1）网络营销服务产品及其销售渠道策略研究（2）传统企业网上销售策略研究（3）网上商店在网络营销中的应用研究（4）网上拍卖在网络营销中的应用研究4、中国网络会员制营销应用状况研究5、网络广告的发展趋势（从市场状况、网络广告形式、网络广告技术、网络广告效果等多方面进行分析）6、网络品牌策略研究7、博客及其在网络营销中的应用8、企业网络营销的效果评价方法研究9、中国网络营销环境与网络营销策略演变研究（以互联网发展阶段为参照，探讨每个阶段主要网络营销工具、网络营销方法的特点和发展趋势）由于这个题目研究涉及内容较多，无法一一列出参考资料。10、在线顾客关系营销研究此类研究相关书籍和文章巨多，但多为泛泛而谈，真正能达到指导网络营销层面的文章和书籍又奇少，因此无法介绍参考资料，选择此研究题目进行写作调研需要在大量资料中筛选。
以下是一些可能适合作为电子商务客服岗位毕业论文题目的建议：
以下是一些电子商务客服岗位相关的毕业论文题目供参考：1. 电子商务平台下客户服务体系优化研究2. 移动电子商务背景下客服质量评价研究3. 基于人工智能技术的电商客服业务优化研究4. 电商客户服务中的服务创新研究5. 电子商务平台客户服务质量管理研究6. 科技改变客服——融入大数据和AI技术的电子商务客服发展策略研究7. 基于用户体验的电子商务客户服务过程改善研究8. 电子商务客服在社交网络平台上的运用研究9. 电子商务客服人员素质管理策略研究10. 移动电子商务环境下客服削弱效应的研究与对策需要注意的是，在进行毕业论文选题时，应根据自己的兴趣、专业知识和实践经验等方面进行选择，并结合相关的实际情况进行具体的研究。同时，可以参考相关文献、专业论文等进行思考和调研。
以下是一份大学生电商创业的论文提纲，供参考：一、绪论 研究背景和意义 研究目的和内容 研究方法和数据来源二、电商创业的理论基础 电商的概念和特点 电商创业的意义和价值 电商创业的成功案例分析三、大学生电商创业的现状分析 大学生电商创业的发展历程 大学生电商创业的现状和问题 大学生电商创业的机遇和挑战四、大学生电商创业的成功因素分析 创业者的素质和能力 创业项目的选择和定位 创业团队的建设和管理 资金和资源的筹集和利用五、大学生电商创业的实践案例分析 案例一：某大学生电商创业项目的成功经验 案例二：某大学生电商创业项目的失败原因分析 案例三：某大学生电商创业项目的创新模式探讨六、大学生电商创业的发展策略 创业教育的加强和完善 创业政策的支持和引导 创业资源的整合和共享 创业文化的培育和传承七、结论与展望 研究结论总结 研究展望和建议以上是一份大学生电商创业的论文提纲，具体内容可以根据实际情况进行调整和完善。