小圈子.大社交:利用圈子引爆流行

本书以社交网络和社交行为的最新研究为基础,深入探讨了如何建立良好人际关系,通过社交网络传播理念与品牌信息。它不仅为营销人员提供了具有启示意义的参考,也适用于普通大众阅读,揭示了社交网络对企业的重要意义。

《小圈子.大社交:利用圈子引爆流行》
基本信息
作者: (爱尔兰)Paul Adams [作译者介绍]
译者: 王志慧
出版社:人民邮电出版社
ISBN:9787115296818
上架时间:2012-11-13
出版日期:2012 年11月
开本:32开
页码:1
版次:1-1
所属分类: 计算机 > 电子商务与计算机文化 > 综合
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内容简介
书籍
计算机书籍
  《小圈子·大社交:利用圈子引爆流行》以对社交网络和社交行为的最新研究为基础,描述了如何与人们建立良好的关系,以及如何通过社交网络传播理念与品牌信息。内容涉及社交网络会怎样影响人,联系最密切的人为何会造成最大的影响,关注朋友间相互联系的社交圈为何比关注极具影响力的人物更重要。
  《小圈子·大社交:利用圈子引爆流行》观点新颖,内容贴近实际,不仅能为营销人员提供具有启示意义的参考,也适合普通大众阅读。
目录
《小圈子·大社交:利用圈子引爆流行》
第1章  网络在改变  1
1.1  网络在如何改变  2
1.2  为什么网络会改变  9
1.3  为什么社交网络对企业有着重要意义  11
1.4  小结  13
1.5  延伸阅读  14
第2章  我们为何及如何与他人沟通  17
2.1  我们为何交谈  18
2.2  我们谈些什么  21
2.3  我们与谁交谈  26
2.4  小结  29
2.5  延伸阅读  30
第3章  社交方式对我们的影响  33
3.1  社交圈结构  34
3.2  自然而然形成圈子  40
3.3  社交圈结构改变我们受影响的方式  45
3.4  小结  50
3.5  延伸阅读  51
第4章  人际关系如何影响我们  53
4.1  人际关系的类型和模式  54
4.2  强联系  61
4.3  弱联系  64
4.4  人际关系如何变化  68
4.5  小结  69
4.6  延伸阅读  70
第5章  有影响力的人:破灭的神话  73
5.1  来往的人多并不代表影响力大  74
5.2  人会被影响,所以思想得以传播  76
5.3  核心人物如何传播思想  79
5.4  小结  83
5.5  延伸阅读  84
第6章  我们被周围的事物所影响  87
6.1  社会认同  88
6.2  圈子内部的影响  92
6.3  扩大的社交圈的影响  96
6.4  专家如何施加影响  98
6.5  小结  99
6.6  延伸阅读  100
第7章  大脑如何影响我们  103
7.1  我们不是理性的思考者  104
7.2  大多数行为受潜意识脑支配  108
7.3  记忆十分不可靠  113
7.4  小结  115
7.5  延伸阅读  116
第8章  偏见如何影响我们  119
8.1  他人影响我们的看法  120
8.2  既有观念影响我们的看法  122
8.3  习惯影响我们的看法  125
8.4  环境暗示影响我们的看法  127
8.5  小结  129
8.6  延伸阅读  130
第9章  社交网络上的营销和广告  133
9.1  打扰式营销的困境  134
9.2  许可营销和口碑营销的兴起  137
9.3  建立信任和信誉  143
9.4  小结  147
9.5  延伸阅读  147
第10章  总结  151
10.1  今日社交网络  152
10.2  放眼未来  156

图书信息来源:中国互动出版

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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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