2、数字时代的趋势引领者识别与可持续消费服务探索

数字时代的趋势引领者识别与可持续消费服务探索

趋势引领者识别研究

在当今数字化的社交网络环境中，准确识别趋势引领者对于把握市场动态、洞察消费者需求至关重要。以下将详细介绍相关的研究方法和成果。

数据标注

为了最大程度减少主观偏差，研究采用了基于过去产品趋势的标注概念。具体而言，将2017 - 2018年成功发布的40款不同品牌运动鞋视为产品创新或趋势。依据罗杰斯的理论，把针对至少一款所列运动鞋最早发布帖子的前16%用户标记为趋势引领者（共263人），而较晚谈论这些产品的用户则标记为非趋势引领者（共402人）。最终，标注数据集包含665个用户账户。

特征提取

针对这665个用户账户，研究提取了四类潜在重要特征：
1. 网络相关特征 ：如PageRank值。
2. 用户相关特征 ：例如个人简介中的外部链接。
3. 上下文相关特征 ：像最短评论时间。
4. 内容相关特征 ：如发布图片的数量。

在计算这些特征时，运用了统计分析、社会网络分析和文本挖掘等方法。由于特征的值空间和类型存在差异，如数值型（平均发布图片数量）和布尔型（个人简介中是否存在外部链接），因此对数据进行了归一化处理，并基于特征值的分位数进行向量化，以确保特征处于同一向量空间。

分类

研究比较了七种常用的机器学习算法在二分类问题上的性能。由于标注数据集存在不平衡问题（趋势引领者数量远少于非趋势引领者），采用了欠采样（US）和