Přehled o publikaci
2014
Search for the optimal strategy to spread a viral video: An agent-based model optimized with genetic algorithms
KVASNIČKA, MichalBasic information
Original name
Search for the optimal strategy to spread a viral video: An agent-based model optimized with genetic algorithms
Name in Czech
Hledání optimální strategie šíření pro virálního videa: multiagentový model optimalizovaný pomocí genetického algoritmu
Authors
KVASNIČKA, Michal (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution)
Edition
1. vyd. Olomouc, 32nd International Conference Mathematical Methods in Eocnomics Conference Proceedings, p. 548-553, 6 pp. 2014
Publisher
Palacký University
Other information
Language
English
Type of outcome
Proceedings paper
Field of Study
Economics
Country of publisher
Czech Republic
Confidentiality degree
is not subject to a state or trade secret
Publication form
storage medium (CD, DVD, flash disk)
References:
RIV identification code
RIV/00216224:14560/14:00076460
Organization
Ekonomicko-správní fakulta – Repository – Repository
ISBN
978-80-244-4209-9
UT WoS
000356417900095
Keywords (in Czech)
virální video; virální marketing; sociální síť; multiagentový model; genetický algoritmus
Keywords in English
viral video; viral marketing; social network; agent-based model; genetic algorithm
Links
MUNI/A/0781/2013, interní kód Repo.
Changed: 1/9/2020 21:34, RNDr. Daniel Jakubík
V originále
Agent-based computational papers on viral marketing have been so far focused on the study of the word-of-mouth knowledge diffusion that merges the decisions to adopt a product and to share information about it. This approach is not suitable for the analysis of the viral video sharing because it is shared with no regard whether the sender has adopted the advertised product or not. This paper presents a more realistic model of viral video diffusion in which every agent that viewed the video shares it once with a random subset of her neighbors. The optimal seeding strategy is then searched with genetic algorithms. The seeding strategy found by the genetic algorithm includes into the initial seed the agents with most connections and lowest clustering ratios; some agents are also selected randomly. However, this complex seeding strategy does not perform significantly better than a simple strategy of selecting agents with many connections.
In Czech
Články popisující multiagentové simulační modely virálního marketingu se dosud zaměřovaly na studium "word-of-mouth" šíření znalosti o produktu, které spojuje rozhodnutí koupit produkt a šířit o něm informace. Tento přístup není vhodný pro analýzu šíření virálního videa, protože to je šířeno bez ohledu na to, zda jeho šiřitel zakoupil propagovaný produkt, nebo ne. Příspěvek prezentuje realističtější model šíření virálního videa, ve kterém každý agent, který video shlédl, jej právě jednou rozešle náhodné podmnožině svých sousedů. Optimální strategie volby agentů, kterým marketer sám na začátku pošle video, je hledána pomocí genetických algoritmů. Optimální strategie nalezená pomocí genetického algoritmu na počátku oslovuje agenty, kteří mají nejvíce spojení a nejnižší clustering ratios; někteří agenti jsou také vybíráni náhodně. Nicméně, tato komplexní strategie nepodává výrazně lepší výsledky než jednoduchá strategie volby agentů s mnoha vazbami.
