Date of Award

5-2014

Document Type

Dissertation

Degree Name

Doctor of Philosophy (PhD)

Department

Enterprise Systems

First Advisor

Dr. Yacine Atif

Abstract

The detecting and clustering of data and users into communities on the social web are important and complex issues in order to develop smart marketing models in changing and evolving social ecosystems. These marketing models are created by individual decision to purchase a product and are influenced by friends and acquaintances. This leads to novel marketing models, which view users as members of online social network communities, rather than the traditional view of marketing to individuals. This thesis starts by examining models that detect communities in online social networks. Then an enhanced approach to detect community which clusters similar nodes together is suggested. Social relationships play an important role in determining user behavior. For example, a user might purchase a product that his/her friend recently bought. Such a phenomenon is called social influence and is used to study how far the action of one user can affect the behaviors of others. Then an original metric used to compute the influential power of social network users based on logs of common actions in order to infer a probabilistic influence propagation model. Finally, a combined community detection algorithm and suggested influence propagation approach reveals a new influence maximization model by identifying and using the most influential users within their communities. In doing so, we employed a fuzzy logic based technique to determine the key users who drive this influence in their communities and diffuse a certain behavior. This original approach contrasts with previous influence propagation models, which did not use similarity opportunities among members of communities to maximize influence propagation. The performance results show that the model activates a higher number of overall nodes in contemporary social networks, starting from a smaller set of key users, as compared to existing landmark approaches which influence fewer nodes, yet employ a larger set of key users.

Arabic Abstract

يعد اكتشاف و تجميع المستخدمين و البيانات في الويب الإجتماعي من القضايا المهمة و المعقدة التي تهدف لتطوير نماذج تسويق ذكية ضمن النظام الإجتماعي المتغير و المتطور. تعتمد نماذج التسويق هذه على ملاحظة قرارات الأفراد لشراء منتج معين أو تبني فكرة معينه و التي تتأثر بالتوصيات من مجتمعات أصدقاء و معارف هؤلاء الأفراد . هذه الملاحظة تقود لنماذج تسويقية مبتكرة و التي بدورها تعرض المستخدمين كأعضاء في مجتمعات شبكة إجتماعية على الإنترنت بدلاً من النظرة التقليدية للتسويق الإنفرادي للأفراد . في هذه الأطروحة، سنبدأ بكشف و معاينة النماذج المستخدمة لاكتشاف المجتمعات في الشبكات الإجتماعية على الإنترنت. و من ثم سنقترح مساهمتنا الأولى و هي نهج يهدف لتعزيز إكتشاف المجتمعات من خلال تقنية تهدف لتجميع الأشخاص المتشابهين معاً. في داخل المجتمعات تلعب العلاقات الإجتماعية دورها هاما في تحديد سلوكيات الأفراد. على سبيل المثال، قد يقدم فرد من الأفراد على شراء منتج قد سبق و أن اشتراه صديقه مؤخراً. تسمى هذه الظاهرة بالتأثير الإجتماعي، و الذي يستخدم لدراسة مدى تأثير سلوك فرد من أفراد المجتمع على سلوك جيرانه و بقية أفراد المجتمع في الشبكة الإجتماعية . مساهمتنا الثانية عبارة عن طريقة غير مسبوقة لحساب قوة تأثير أفراد الشبكة الإجتماعية على غيرهم بناءاً على سجلات لسلوكيات الأفراد المتشابهة و التي من خلالها نستنتج احتمالية انتشار نفوذ فرد معين. مساهمتنا الأخيرة تجمع الخوارزمية المقترحة لتعزيز الكشف عن المجتمعات و نهج نشر التأثير الإجتماعي لنكشف عن نموذج جديد لزيادة التأثير الإجتماعي من خلال تحديد الأفراد الأكثر تأثيرا في مجتمعاتهم. للقيام بذلك نقوم باستخدام تقنية المنطق الضبابي لتحديد الأفراد الرئيسيين والذين يقودون النفوذ داخل مجتمعاتهم لنشر سلوك أو إبتكار معين. هذا النهج الغير مسبوق يختلف عن نماذج انتشار النفوذ التقليدية و التي لا تغتنم فرص التشابه الموجودة بين أفراد المجتمعات و التي تؤدي بالتالي إلي زيادة إنتشار تأثير معين. تظهر نتائج الأداء أن نموذجنا "يحفز" عدداً أكبر من الأفراد على تبني فكرة معينة أو سلوك معين في الشبكات الإجتماعية المعاصرة بدءاً من مجموعة صغيرة من الأفراد الرئيسييين مقارنة بالنماذج التقليدية و التي تحفز عدد أقل من الأفراد كما أنها تستخدم عدداً أكبر من الأفراد كنقطة انطلاقة لانتشار التأثير الإجتماعي .

Download

Share

COinS