这篇论文探讨了在社会结构中由个体互动产生的集体现象，从观点、文化和语言动态到群体行为、层次结构形成、人类动态和社会传播等一系列主题进行了综述，并强调了这些问题与统计物理其他更传统的问题之间的联系，并比较了模型结果与社会系统的实证数据。

Oct, 2007

社交广告利用消费者同伴的信息，以及同伴与品牌、产品、组织等的从属关系，来定向广告和增加其有效性。该研究通过两项实地实验发现，多个社交信号与广告一起展示，以及与强联系人相关联的广告，可以显著增加消费者对广告的反应。

Jun, 2012

本研究旨在探索 Maxwell-Boltzmann 方程和 Michaelis-Menten 模型在市场组合建模 (MMM) 应用中的潜在用途，通过将这些方程纳入分层贝叶斯模型来分析广告背景下的消费者行为，以准确描述社交互动和消费者广告互动等复杂系统中的随机动态。

Nov, 2023

本文提出了通过心理学模型来设计符合用户时间变化偏好的推荐系统的方法，并讨论了心理模型对推荐系统的影响以及其对系统设计和性能评估的启示。

Aug, 2022

本研究通过综述在线广告平台中利用机器学习方法的用户响应预测，提出分类方法，介绍用户数据可用性、特点以及现有挑战，并探讨相关应用和数据集，旨在分析在线广告生态系统的相关方和方法。

Jan, 2021

本文提出了一种基于数据驱动、使用半黑盒模型和高效优化算法的营销预算配置框架，以应对在线业务中动态环境和复杂决策 - making 过程，支持多种业务约束，可以处理大规模的问题，并在阿里巴巴集团的许多场景中取得了成功的应用，离线实验和在线 A/B 测试均证明了其有效性。

Feb, 2019

本文提出一种推论机制，将生成的意见动态代理模型拟合到现实世界的社交信息中，不仅保留了基于代理的模型的优点（即因果解释），而且还具有在真实数据上进行模型选择和假设测试的功能。

Jun, 2020

调查了多种观点交流模型，介绍适用于离散数学、信息论、优化、概率和统计等领域的模型，是数学家特别是那些从事概率、算法及组合数学领域研究的人的理想研究方向。

Jan, 2014

本文分析了一个由 400 万人构成的人际推荐网络，观察了推荐的传播和级联大小，并解释了简单随机模型。它还分析了由推荐网络定义的用户社区内用户行为的变化。虽然推荐的平均效果不是很好，但我们提出了一种可以成功识别对于病毒式营销非常有效的社区、产品和定价类别的模型。

Sep, 2005

本文提出基于 EXP-SEA 的集体决策模型，支持对搜索引擎广告中集体行为的实验研究，发现社交媒体对搜索引擎广告产生影响，并探讨竞争程度和策略出价行为对市场绩效的影响。

Mar, 2022