数字广告活动中影响者选择的大规模时间感知智能体仿真
社会与信息网络
2024-11-05 v1
摘要
在数字世界中，影响者作为意见领袖至关重要，影响着被影响者的观点和选择。现代广告通常遵循这一趋势，即营销人员基于深入的市场分析选择合适的影响者进行产品代言。此前关于影响者选择的研究通常依赖个体意见和交互的数值表示，这种方法简化了社会动态的复杂性。在这项工作中，我们首先引入了一个时间感知影响者仿真器（TIS），帮助推广者基于LLM仿真识别和选择合适的影响者来推广其产品。为验证我们的方法，我们在公共广告活动数据集SAGraph上进行了实验，该数据集涵盖社会关系、帖子和用户交互。结果表明，我们的方法优于传统的数值特征方法和仅使用有限LLM智能体的方法。我们的研究表明，通过时间模拟用户时间线和内容生命周期，可以简化扩展，实现社交网络中的大规模智能体仿真。此外，基于LLM的社交推荐和广告智能体为促销活动中的决策提供了显著益处。
引用
@article{arxiv.2411.01143,
title = {A Large-scale Time-aware Agents Simulation for Influencer Selection in Digital Advertising Campaigns},
author = {Xiaoqing Zhang and Xiuying Chen and Yuhan Liu and Jianzhou Wang and Zhenxing Hu and Rui Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01143},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 5 figures