Logo PROBLEMS
OF MODERN
ECONOMICS
Start Page
News
Information About the Journal
About the Editor-in-chief
Advertising
Contacts
EURASIAN INTERNATIONAL SCIENTIFIC-ANALYTICAL EDITION Russian
Thematic profile of the Journal
The latest
Issue
Announcement
Issues List
Find
Editorial Council
Editorial Board
Magazine Representatives
Article Submission Guidelines
PROBLEMS OF MODERN ECONOMICS, N 4 (52), 2014
ECONOMICS AND MANAGEMENT IN THE SPHERE OF SERVICES
Kamotsky A. S.
Candidate of the Department of Socio-Economic Planning of Siberian Federal University (Krasnoyarsk)
Zander E. V.
Chair of Socio-economic development, Siberian Federal University (Krasnoyarsk), PhD (Economics), Professor

Analysis of basic approaches to modeling the economic behavior of social media users (Russia, Krasnoyarsk)
The article analyzes the main approaches to modeling economic behavior of users of social networks. It describes the definition of outflow users of the network. It describes the main criteria of recognizing the user who left the network. It discusses the methods of investigation of factors that affect user acceptance of the decision to leave the network. There are classical methods (regression analysis, decision trees, building neural networks), and special methods of solving the task
Key words: social networks, loss of users, economic-mathematical analysis, regression analysis, decision trees
Pages: 354 - 356



Литература
1. Бахтин С.А. Роль социальных сетей в формировании новых рыночных подходов развития мировой экономики // Вестник экономической интеграции. — 2012. — № 10. — С. 44–49.
2. Викторова Т.С. Эффективность работы в социальных сетях // Экономика и предпринимательство. — 2014. — С. 837–841.
3. Голова А. Парадоксы социальных сетей интернета // Общество и экономика. — 2013. — № 1-2. — С. 225–236.
4. Голова А. Управленческий ресурс социальных сетей Интернет // Вестник Российского государственного гуманитарного университета. — 2014. — № 3. — С. 130–140.
5. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели влияния в социальных сетях // Управление большими системами: сборник трудов. — 2009. — № 27. — С. 205–281.
6. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели информационного влияния и информационного управления в социальных сетях // Проблемы управления. — 2009. — №5. — С. 28–35.
7. Зуев А., Мясникова Л. Электронный рынок и «новая экономика» // Вопросы экономики. — 2004. — № 2. — С. 55–71.
8. Мирошникова М. Н. Вопросы управления в электронной коммерции // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. — 2014. — №1(4). — С.8.
9. Митрофанов Н.И. Тенденции современного российского предпринимательства в социальных сетях // Экономика и предпринимательство. — 2014. — № 1-2. — С.749–753.
10. Новиков В.С., Оганесян Л.Л. К вопросу о виртуализации экономики: содержательный аспект // Экономика и предпринимательство. — 2012. — № 1. — С. 63–66.
11. Awang M. K., Rahman M. N. A., Ismail M.R. Data Mining for Churn Prediction: Multiple Regressions Approach // Communications in Computer and Information Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. — Pp. 318–324.
12. Bershadskaya L. et al. Social networks and sociometry research: theoretical basements and practical examples of computerized instruments implementation for virtual communities studies // Информационные ресурсы России. — 2012. — № 4. — С. 19–24.
13. Datta P. et al. Automated Cellular Modeling and Prediction on a Large Scale // Artificial Intelligence Review. — 2000. — Vol. 14. — № 6. — Pp. 485–502.
14. Karnstedt M. et al. Churn in Social Networks // Handbook of Social Network Technologies and Applications / ed. B. Fuhrt. — Boston, MA: Springer US, 2010. — Pp. 185–220.
15. Kawale J., Pal A., Srivastava J. Churn Prediction in MMORPGs: A Social Influence Based Approach. : IEEE. — 2009. — Pp. 423–428.
16. Krombholz K., Merkl D., Weippl E. Fake identities in social media: A case study on the sustainability of the Facebook business model // J Serv Sci Res. — 2012. — Vol. 4. — № 2. — Pp. 175–212.
17. Masand B. et al. CHAMP: A Prototype for Automated Cellular Churn Prediction // Data Mining and Knowledge Discovery. — 1999. — Vol. 3. — № 2. — Pp. 219–225.
18. Mohammadi G., Tavakkoli-Moghaddam R., Mohammadi M. Hierarchical Neural Regression Models for Customer Churn Prediction // Journal of Engineering. — 2013. — Vol. 2013. — No. 23. — Pp. 1–9.
19. Wai-Ho Au, Chan K. C. C., Xin Yao. A novel evolutionary data mining № 6. — Pp. 532–545.

Article in russian

Back to the issue content

Copyright © Problems of Modern Economics 2002 - 2024