基于物联网的网络营销论文

【摘要】物联网是世界信息产业发展的第三次浪潮，将会成为推动世界经济发展的新引擎。它具有网络性、交互性、系统性的媒介特征，在未来，物联网将会使传统媒体向专业化的内容生产商转型，并对新媒体的广告和内容的投放提出更精准化要求。今天小编给大家找来了《基于物联网的网络营销论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

基于物联网的网络营销论文 篇1：

产业经济视角下物联网产业的发展路径探析

[摘要]在后经济危机时代，物联网成了许多国家为应付金融危机、振兴经济而重点发展的产业。作为一个经济快速发展的国家，我国已将物联网产业纳入到国家战略性新兴产业的范围，无论是在研发还是建设方面都给予了极大的投入。物联网对于扭转我国长期依赖传统劳动力密集型产业的局面、加快产业转型升级、发展新兴产业、走产业高端化道路等方面都具有重要的战略意义。目前物联网产业在我国还处于发展的初级阶段，还存在一些需要克服的困难，文章通过对我国物联网产业发展状况的分析，提出了我国物联网产业未来的发展方向和路径，以期为物联网产业发展提供借鉴。

[关键词]物联网产业；优势挑战；产业模式

[DOL]10.13529/i.cnki.enterprise.economy.2015.02.022

[作者简介]杨莉萍，江西旅游商贸职业学院经济管理分院讲师，研究方向为物联网产业经济、网络营销；（江西南昌330100）

杨志勇，南昌航空大学软件学院讲师，研究方向为无线传感器网络；（江西南昌330063）

徐兰，江西旅游商贸职业学院经济管理分院实验师，研究方向为物联网产业经济、会计；（江西南昌330100）

一、物联网的发展

（一）物联网概念界定

物联网概念最早是由MIT研究RFID的Auto-ID中心主任Ashton教授在1999年提出的，我国当时叫传感网也即WSN（WirelessSensorNetwork）。2005年国际电信联盟在《ITU互联网报告2005：物联网》中正式提出了物联网（InternetofThings，IOT）概念，并描绘了物联网时代的图景[1]。目前，还没有统一的物联网定义，但普遍认为：物联网的主要内容是物体、传感器和计算机设备等直接的无缝连接。随着无线传感器网络技术和互联网计算尤其是IPv6的发展，物联网将逐渐走人人们的生活。物联网可以应用到很多领域，包括商贸物流、智能家居、医疗医护、动物习性观测、安全监控以及应急响应紧急救援等[2][3]。

（二）物联网产业的发展状况

国际物联网产业研究和应用始于20世纪90年代末，随后物联网则被预测为改变世界的重要技术。欧美一些主要发达国家以及亚洲的日韩等都把以传感器网络为基础的“泛在网络”建设上升到国家战略高度，如：日本提出“u-Japan”计划，韩国提出“u-Korea”计划，欧盟提出“2010”计划，而美国在奥巴马总统上台伊始即开始认真研究由IBM提出的“智慧地球”计划川。同样的，国际IT产业巨头也纷纷加入到物联网的研究浪潮中，如：Intel在传感器网络高速芯片研发中投入大量的人财物资源；总部位于芬兰埃斯波，主要从事移动通信产品生产的诺基亚在物联网这一领域也不甘人后，开发出了“传感星球”这一项目；而韩国的SK电讯作为“U-Korea”主体运营商已经开展了智能交通（U-ITS）和平安家居等项目[5]；我国则在2010年提出了“感知中国”。

1.物联网的国内发展环境现状

2013年2月17日国务院发布了《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》，明确提出到2015年要推进物联网协同创新达到较高水平，“实现技术创新、管理创新和商业模式创新的协同发展”。物联网是我国重点支持发展的战略性新兴产业[6]，其发展已经被提升到国家战略的高度。物联网将在一些重大专项、优先主题以及前沿应用等层面成为“新一代宽带无线移动通信网”的发展方向。在健康医疗、交通物流等方面物联网，也将为我国带来每年万亿元级的产业规模。

（1）物联网发展的市场环境

目前，我国物联网产业还处于成长的初级阶段，未进入规模化的生产和应用阶段，但是这并不能影响物联网产业广阔的市场发展潜力。物联网所带来的优势在推动物联网产业发展的同时，也为其他相关产业开拓了新的发展机会。2009年8月7日，在江苏无锡建设了国家传感网（物联网）创新示范区，同年江苏省还提出了“一核心区两支撑区”的物联网发展布局；作为我国经济大省的浙江提出了打造“一个核心两翼配合”的物联网产业群；广东确定珠三角联动的策略等。而其他地方政府在物联网产业经济发展争夺战中同样投入了大量的资源，重庆要在2015年完成物联网产业投资350亿元，产出达到1500亿元的目标；“中国惠州物联网·云计算技术应用展览会”于2013年6月6日在广东惠州举行，在新闻发布会上发言人介绍，惠州市物联网和云计算产业发展已经初具规模。就目前来看，惠州有包括TCL、德赛、华阳三大集团在内的物联网企业120多家，这些企业的产品主要有车联网以及智慧家庭、交互式个人信息终端等。据不完全统计，2012年惠州市物联网产业产值接近400亿元。

与此同时，各地也加快了物联网产业基地和示范区的建设。2012年，广东省全省固定宽带网络和3G以上无线网络覆盖所有行政村；物联网相关专利申请量和技术标准发布量达1216项；物流与供应链领域重点企业射频识别（RFID）应用普及率达36%；物联网应用在生产制造、公共管理、社会民生等领域广泛渗透；物联网产业市场规模超过1300亿元，同比增长超过30%[7]。2012年我国物联网产业规模达到3650亿元，比2011年增长38.6%。

（2）科研技术环境

唐前进在《物联网产业发展现状与发展趋势》一文中指出，我国已经形成比较完整的物联网科学研究与技术开发体系，拥有丰富的科研资源。目前我国从事物联网的科研人员已达109万人，位居世界研发人员第二位，研发投入跃居世界第六位。

在物联网技术的开发与应用方面我国已经具备了一定的优势，中科院早在1999年就启动了物联网（无线传感网络）研究，先后投入资金数亿元。《国家中长期科学与技术发展规划（2006-2020年）》和“新一代宽带移动无线通信网”等重大专项研究均将物联网列入其研究领域。为了强化物联网研究工作的标准化，2009年9月11日成立了中国物联网（传感网）国家标准工作小组[8]。

2.物联网在国内的应用状况

物联网在国内的应用发展异常迅速，如我们常见的条形码技术、RFID技术在供应链管理、物流管理、资产跟踪、防伪识别、公共安全管理、高速智能收费、人员管理等方面应用日益广泛。我们以RFID技术为例，采用RFID技术的我国二代身份证发行量已经超过10亿张，城市互联互通一卡通在2013年11月也同时实现了35城互联互通。城市互联互通一卡通的开通为现代“卡奴”进一步减少了手中的持卡量，并为这些城市的市民出行提供了极大的方便。2012年我国RFID市场继续保持快速增长，比2011年增长49.2%，市场规模达到268.1亿元。另外，随着智能手机和移动应用的发展，基于智能手机的二维码标识类公共服务应用，如电子化票据、电子优惠券、商品信息查询等已经逐渐普及，国内部分机场已经支持刷手机二维码进行登机的服务等[9]。住房和城乡建设部更是在2014年6月27日公布了包含北京市东城区、朝阳区、北京未来科技城、北京市丽泽商务区等在内的90个智慧城市试点名单，而截至2014年9月3日我国已经有400多个城市宣布建设智慧城市，覆盖东、中、西部地区。经过数年的建设，智慧城市已经从概念走向落地，从试点走向普及。

在农业方面.物联网更是改变了我们以往的种地模式：传统的农业中浇水、施肥、打药等都是需要农民凭借经验和感觉进行，但是在现在的物联网智慧农业中这些都发生了变革。农业物联网专家系统可以通过传感器设备远程检测到农田中的湿度、温度以及光照等环境参数，这些参数会通过声光报警或者自动给管理员发送短信，管理员通过分析这些数据后就会开启已经设定好的程序，系统根据参数的变化开展浇水、施肥、遮光等工作，从而实现了农业生产管理的现代化、智能化和高效化。这一智慧农业在天津和山西正在逐步推广中。

图1物联网的应用级架构体系

二、物联网产业发展的现实基础及条件

（一）我国初具物联网产业发展的基础

我国已经基本具备了发展物联网产业的基础体系，甚至在部分领域已经具备了一定的发展规模。虽然我国网络通信相关技术与产业相对国外来说起步比较晚、覆盖面比较少，和欧美发达国家有一定的差距，基于有的差距依然比较大，如sensoi，RFID等感知端制造产业、高端软件与集成服务等。但可喜的是，这些差距已在逐渐缩小。

（二）风投看好物联网：投资大增

物联网这一概念在2014年年初被投行迅速热炒。思科CEO约翰·钱伯（JohnChambers）在国际消费电子展（CES）上宣称：物联网将驱动未来10年的全球创新，并为全球带来一个规模高达19万亿美元的巨大市场。紧随其后，谷歌花费32亿美元成功收购智能恒温器公司Nest。在物联网兴起之前，已经有不少投资者看好其发展。据CBInsights发布的最新数据显示：2013年，当物联网发展还处于默默无闻阶段时，美国投资者在这一领域就投入了11亿美元，所涵盖的交易量高达153宗。如果除去黑石集团以高于20亿美元的价格收购家庭报警系统供成商Vivint，美国在物联网这一领域的投资出现了同比49%的增长[10]。由于物联网产品在全球不断地扩大，对于风投公司来说这无异于是一个新的竞争场地，风投公司同样将会对其趋之若鹜。

（三）物联网传感技术颠覆传统旅游业

智慧旅游不仅方便了游客，也方便了景区的管理者。以往景区管理者很难计算游客来源地，更多的时候只能从车牌来粗略分析客源构成，但是就物联网技术运用在旅游客情分析系统以后，就可以更为清晰地为景区管理者提供准确的顾客构成，方便景区在其重点顾客群中制定相应的市场营销策略。如今手机成了绝大多数人生活中不可缺少的物品，拿着手机刷一下就能进景区也让外出旅游的人们减少了很多麻烦。游客只需在出游前登录景区的网站简单注册，到景区后无需买票，拿出手机刷一下就能进入景区，并在景点门口没置的终端设备上了解景区内景点、线路、交通等。“智慧旅游”项日通过智能手机、平板电脑等便捷终端让各类旅游信息、资讯与游客“零距离”互动，从而为游客带来超出预期的旅游体验。与此相配套的“智慧酒店”同样为顾客提供了更为人性化的服务。顾客入住时，只需要拿着手机进行登记，在服务台换取房卡后由卡上所带有的索引指示，寻找所入住的房间。当顾客进入房间后，插卡取电，轻轻按下手边的物联网无线墙面开关，系统预设模式可自动切换成“欢迎”模式，室内灯光缓缓亮起，悠扬的音乐响起，典雅的电动窗帘徐徐关闭，让顾客拥有“家”的感觉。

三、推进物联网产业发展的对策建议

（一）加快物联网技术集成创新

加快物联网技术集成创新必须深化“产学研”合作，也即物联网技术的集成创新离不开企业与高校、科研机构及其他应用服务单位的协同创新。物联网的发展首先要着力突破物联网芯片、RFID、光纤传感、传感器融合、嵌入式智能装备、物联网IP组网等关键技术，发展物联网交换接口、信息安全、云计算协同、大数据管理等共性技术，推动物联网与下一代互联网、云计算、大数据、信息通信、地理空间等新一代信息技术的集成创新，加快形成一批自主知识产权，大力推动关键共性技术产业化。开展大数据挖掘和智能分析研究应用。建立完善物联网标准体系，鼓励全国各省市区的企事业单位主导或参与物联网国际、国家、行业和地方标准制订和修订。以融合应用为引导，组建产业创新联盟，打造一批工程技术研究中心、重点实验室、标准检测机构和公共技术支持中心。

（二）发展物联网核心产业和新型业态

重点发展RFID芯片、智能传感器、传感网络设备等物联网设备制造业，以及嵌入式系统、数据库软件、中间件、数据分析挖掘、传感网智能管理等高端软件业，打造物联网核心产业集群。培育物联网新型业态，大力发展物联网数据采集挖掘、移动金融支付等物联网专业服务和增值服务。发展高分辨率卫星多维遥感空间信息服务产业，壮大系统集成服务业和云计算、大数据、卫星服务等平台运营业。支持发展一批具有国际竞争力和较强创新能力的物联网制造企业、软件企业和运营服务企业。

（三）优化物联网产业布局

结合我国的信息产业布局，依托无锡、珠海两大物联网产业基地，构建以长三角和珠三角为龙头的两大物联网产业核心圈；加快建设国家级信息产业基地和软件产业园区；着力发展物联网先进设备制造业和高端软件业，培育壮大物联网信息服务和平台运营业，打造物联网高端新兴产业集聚区。发挥各地各级经济技术开发区、高新技术开发区和工业园区等的载体作用，壮大物联网配套产业、应用产业和支撑区域产业转型升级的物联网信息服务业。强化产业圈带合作，形成优势互补、相互促进的协调发展格局。

（四）推动物联网在社会民生服务领域的应用

发展智慧民生服务，建设“智能生活”公共服务平台，实施智慧校园示范工程，开展智慧教室、电子书包、在线学习、远程教育等应用。建设各级卫生综合管理信息平台，推进基于物联网的健康检测与实时监护、远程医疗、食品药品监管等示范应用。建设各地集中式人力资源社会保障一体化信息系统，推进“社会保障卡”和居民健康的功能对接、信息共享、应用整合。发展智慧旅游，建立全国旅游信息综合服务平台，完善旅游刷卡无障碍支付环境。推进基于物联网的档案、图书管理系统建设。拓展移动支付及IC卡小额金融支付应用。推广智慧社区便民服务，深化智能楼宇、智能家居、智慧菜篮、互动电视等智慧应用，推动水电、燃气等家庭能源物联网监控节能[11]。

四、我国物联网产业的未来发展路径

物联网在经历了2009年、2010年的过度炒作之后，这两年的热度有所下降。在经历了从热炒到回归理性之后，物联网产业群的发展需要多个方面的大力参与，除了政府的政策推动外，还必须激发企业参与服务公共事务的热情和动力。只有这样，物联网才能朝着规模化、智能化、协同化方向发展。

1.物联网的标准体系将会逐步发展、成熟，形成一个以行业标准带动关键技术标准从而逐步形成体系的趋势。

2.未来物联网领域的商业模式创新将是把技术与人的行为模式充分结合，物联网将机器、人、社会的行动都互联在一起。

3.我国物联网产业发展以应用为先导，以服务公共管理和服务市场到企业及行业应用市场，再到个人家庭市场，逐步发展成熟的细分市场。

参考文献：

[1]朱洪波，朱琦，杨龙祥.物联网技术进展与应用[J].南京邮电大学学报（自然科学版），2011，31（1）.

[2]杨志勇.稀疏重构新算法及其在压缩射频层析成像中的应用研究[D].广州：中山大学，2013.

[3]ZhiyongYang（杨志勇），KaideHuang，XuemeiGuo，GuoliWangAreal-timedevice-freelocalizationsystemusingcorrelatedRSSmeasurements[J].EURASIPJournalonWirelessCommunicationsandNetworking，2013.

[4]张云霞，物联网商业模式探讨[J].电信科学，2010，（4）.

[5]侯赟慧，岳中刚，我国物联网产业未来发展路径探析[J].现代管理科学，2010，（2）.

[6]张志华，邱娜婷，袁河，江苏物联网协同创新发展的现状趋势与对策建议[J].南京邮电大学学报，2013，（6）.

[7]广东省人民政府办公厅.广东省物联网发展规划（2013-2020年）[EB/OL].广东省人民政府网站，2013.

[8]绳立成，张颖，王光辉，中国物联网产业集群发展态势分析及路径[J].北京科技大学学报（社会科学版），2010，（9）.

[9]工业和信息化部电信研究院，物联网标识白皮书[M].北京：工业和信息化部电信研究院.2013.

[10]陶冶，物联网产业商业模式的探索与创新[J）.南京理工大学学报（社会科学版），2010，（8）.

[11]王卫宏，物联网的发展与相关产业价值链[J].电信工程技术与标准化，2009，（12）.

[责任编辑：李小玉]

作者：杨莉萍 杨志勇 徐兰

基于物联网的网络营销论文 篇2：

浅析物联网环境下传媒产业的变化

【摘要】物联网是世界信息产业发展的第三次浪潮，将会成为推动世界经济发展的新引擎。它具有网络性、交互性、系统性的媒介特征，在未来，物联网将会使传统媒体向专业化的内容生产商转型，并对新媒体的广告和内容的投放提出更精准化要求。

【关键词】物联网传媒产业媒介融合

物联网技术被称作是继计算机、互联网以来世界信息产业又一次浪潮，而且物联网技术已经开始应用在农业、物流、交通等领域。物联网技术的发展必然会推动信息传播发生新的变化，而且从今天的Google Glass、果壳智能手表等等智能穿戴的推出，也可以预见到未来人们生活方式将会发生改变。媒介产业的发展从来都与信息技术有着密切的关系，新的信息技术的出现对于媒介产业来说意味着一个新的发展契机，同样也是一个巨大的挑战。

一、物联网发展概况

物联网，顾名思义就是物物相连的互联网，英文为“The Internet of Things”。这一概念最早出现于比尔·盖茨1995年出版的《未来之路》一书中。在1999年，麻省理工学院下属的Auto-ID研究中心把物联网定义为：通过条码等信息传感设备和射频识别（RFID）把所有物品与互联网连接起來，实现智能化识别和管理。①2005年，国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会世界峰会上发布了《ITU互联网报告：2005》，其中正式将物联网定义为，物联网主要解决物品到物品（Thing to Thing，T2T），人到物品（human to thing，H2T），人到人（human to human，H2H）之间的互联。②2008年，欧洲智能系统集成技术平台在发布的“The Internet of Things 2020”中，将物联网定义为：由具有标志、虚拟个性的物体或对象所组成的网络，这些标识和个性等信息在智能空间使用智慧的接口与用户、社会和环境进行通信。③欧盟第七框架下RFID和物联网研究项目组在2009年发布的报告中这样定义物联网：“物联网是未來互联网的一个重要组成部分，可以被定义为可互操作的和基于标准的通信协议，并且具有动态的、自配置能力的全球网络基础架构。物联网中的‘物’都具有物理属性、标识和实质上的个性，使用智能接口实现与信息网络的无缝整合。”④2010年，中国在政府工作报告注释中将物联网定义为“按照约定的协议，通过传感设备把网络连接起来，进行信息通信和交换，以实现智能化管理、监控、识别、定位、跟踪的一种网络。”

从上述对物联网的定义中看出，物联网的实现离不开射频识别技术、传感器技术、计算机网络技术、数据库技术、通信技术的应用。如果说现在的互联网是人与人之间的网络的话，那物联网就是人与物、物与物之间的网络。这个网络发展的目的，就是将全世界万事万物都纳入同一个网络之中，以此达到作为主体的人能够实时管理、监控、识别、定位和跟踪。

就在互联网刚刚普及之时，很多国家就已经开始了对物联网的探索。早在2004年3月韩国情报通信部公布U-Korea战略，旨在使所有人可以在任何地点 任何时间享受现代信息技术带来的便利。紧接着2004年5月日本提出了U-Japan构想希望在2010年将日本建设成一个任何时间、任何地点、任何人、任何物都可以联网的环境。2009年，IBM提出了“智慧地球”的概念，它是指把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成所谓“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。随后，奥巴马把“智慧地球”确定为国家战略。2009年9月，欧盟发布《欧盟物联网战略研究线路图》，提出到2010年、2015年、2020年三个阶段物联网研发路线图，并提出了物联网在航空航天、汽车、医药、能源等18个领域的应用构想。2009年10月，欧盟委员会以政策形式对外发布了物联网战略。在中国，物联网的发展也受到政府的极大重视。2006年我国制定了信息化发展战略，十七大也提出了工业化与信息化相融合的发展道路。2009年8月，温家宝在无锡参观传感网产业发展时提出了“感知中国”的概念。此后，物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，并写入“政府工作报告”。

在国家高度重視的环境下，国内外物联网技术的发展都很快。据2012年第三届中国国际物联网博览会透露的消息，2012年全球物联网市场规模会超过1700亿美元，2015年将接近3500亿美元，年增长率接近25%。美国市场研究公司Forrester预测，到2020年，世界上“物物互联”的业务，跟人与人通信的业务相比，将达到30比1，仅在智能电网和机场防入侵系统方面的市场就会有上千亿美元之多。因此，物联网被称为是下一个万亿美元级的信息技术产业。越来越多的智能终端正在被发明和制造出来。2014年2月在西班牙巴塞罗那召开的“世界移动通讯大会(MWC) 2014”上，“物联网”和“可穿戴”代替智能手机成为毫无疑问的热点。2013年由智能手机技术主导的市场，在2014年逐渐转向通讯公司、制造公司等IT企业共同研发的可穿戴设备技术、物联网技术、物物智能通讯技术等。

二、物联网的媒介属性

首先，物联网的核心和基础仍是互联网，它是互联网在形式上的延伸和扩展。“网”仍然是关键，只是“网”连接的不再仅仅是人，而是将物也包括了进来。这样一个扩大了的互联网能够满足人们更多方面的需求，能够给人们提供更多的信息以供选择和使用。说到底，物联网仍然是一个用来传播信息的网络。射频识别技术、传感器技术等就像手脚、眼耳口鼻等搜集信息的器官，通信技术是经脉，那么数据库技术就是大脑。这些技术就像人身上的各个器官，将身体各个部位连通起来。整个过程，仍然是搜集信息、处理信息、传播信息，不同的是这个过程在不断地交互当中。

交互性就是物联网另一个属性。无论是物联网还是互联网，不可置疑它的主体都是人。即使是将物纳入到了网络之中，也是物被赋予了人所创造的传感设备之后。而且物体所具有的功能以及所提供的信息也都是根据人的需要来设定的。可见，人对自己所创造的的物联网可感可知可参与。交互性也可以理解为沟通性，无论是人与人的沟通还是人与物的沟通，甚至物与物的沟通都是传播媒介的研究范畴。

物联网还具有系统属性。在物联网的世界里，物体可以是提供信息的信源，也可以是接受信息的终端，而能够使物体做到这些都离不开系统。也许将来的电冰箱在安装了智能系统之后就可以监控自身的温度、时间、电流、损耗等等，同时也可以查询蔬菜水果肉类的营养成分、食品的保质期等等。手机和电脑正是因为系统的缘故才成为功能强大的工具，促使新媒体的快速发展，所以将系统植入其他物品中使信息传播和接收技术发生变化，这也必将给媒介产业带来新的变革。

三、物联网给传媒产业带来的变化

首先，物联网的发展给媒介融合提供了更多土壤，这一点尤其体现在更多智能终端的出现上。从目前来看，智能手机、智能穿戴、智能汽车、智能家居正成为各大IT企业争夺的焦点。Google Glass是谷歌在2012年就已经发布的一款智能眼镜，它配备了一个投影显示器，一个能拍摄视频的摄像头，镜框上有触控板。它还带有麦克风和喇叭，各种传感器，陀螺仪，还有多种通信模式。谷歌眼镜采用了虚拟现实技术，能够实现日历、语音搜索、Google+、时间、温度、短信、拍照、地理位置、音乐、搜索和摄像等功能。更多智能终端的出现毕将会带来媒介产业的革新。

新的智能终端就是新的信息接收方式，这就要求媒介提供不同形式的内容来满足受众的需要。正如将报纸上的内容原版发布到网络和手机上并不会让用户有耐心地读下去一样，未来的智能终端在个性化和主动性上会要求更高。媒体要做的就是紧跟潮流，关注客户需求，适时推出满足客户需求的应用。作为传统媒体的小型报纸或者杂志可能没有足够的实力自主研发智能终端应用，而大型媒体也可能需要与IT公司合作，才能推出不仅实用而且美观的应用。所以，在物联网环境下，以生产内容见长的传统媒体一定要抓住机遇，不仅要在内容提供上寻求改变，而且要在形式上取得创新。

新型智能设备的出现也在影响着新闻采编方式。苹果推出iPhone4后，因为其强大的拍照和摄像功能，很多媒体都为记者配备iPhone，尤其在遇到突发事件时，作用非常明显。在2014年的“两会”上，多家媒体记者佩戴Google Glass进行新闻报道。不仅如此，在物联网的环境下，物体的识别和定位变得更加容易，再加上自媒体已经有了一定的发展，这些不仅可以使媒体在不断变化的环境中更快更准确地做出反应，也能够为媒体节约人力资源和成本。

其次，物联网的发展必将使新媒体的竞争更加激烈。与传统媒体相比，新媒体的媒介形式更加灵活多样，内容也更丰富，而且具有高度的互动性和参与性。在物联网时代，数据搜集更加细致，数据分析将会更加精准，新媒体运营商可以通过分析这些数据了解用户阅读习惯、兴趣爱好以及当下需求。因而可以做到将内容生产商所提供的内容根据不同用户的个性化需求进行排列，将用户经常关注的新闻信息放在更显眼的位置。所以在物联网的环境下，受众将更加细化，网络营销活动将会更有针对性，广告投放效果更明显。这将直接导致新闻采编机构和传媒组织所提供的内容更加精细化。在物联网时代，我们可以想象，每个用户的智能终端的内容都是不一样的，我们不需要像微博一样自己选择，物联網可以根据我们的喜好自动生成界面，当然用户仍然可以按自己的需求进行设置。

物联网时代是一个极度关注用户需求的时代，现在已经出现的精细化、小众化将得到更大发展，哪家媒体能够做到精准地满足用户的需求，哪家媒体就更有可能赢得在物联网时代传媒产业竞争的优势。

在信息技术极度发达的时代，网络安全问题令人担忧。尤其是对于拥有很多用户资料的网络公司，例如谷歌、淘宝等，其数据一旦泄露，后果会很严重。解决这一问题不仅是网络技术的问题，也是伦理与法制的问题。对于网络犯罪的法制正在探索和完善之中。国际电信联盟报告指出，如果政府、市民团体与隐私关注者不能达成一致意见，物联网的发展将会受到阻碍甚至终止。所以只有解决好这一敏感问题，我们才能积极面对未来以用户为中心的物联网所带来的挑战，使传媒产业得到新发展。□

参考文献

①叶海龙，《浅述物联网发展的几个问题》[J].《福建电脑》，2010（1）

②丁学芳，《物联网技术与应用》[J].《电脑知识与技术》，2010（18）

③岳成刚，《我国物联网产业发展路径探析》[J].《现代管理科学》，2010（2）

④程钰杰，《我国物联网产业发展研究》[D].安徽大学，2012

（作者：均为兰州大学新闻与传播学院硕士研究生）

责编：姚少宝

作者：刘丹 杨晓莉

基于物联网的网络营销论文 篇3：

微博社交网络中用户群体关系挖掘与群体行为分析

Community Relationship Mining and Behavior Analysis for a Microblog

摘要：提出了一种基于权重属性的图聚类方式。该图聚类方式在图聚类的基础上，考虑了每个节点的不同属性，并根据影响度给属性分配权重，从而在依据亲密度构建的网络拓扑图上进行图聚类的修正。实验证明，该方法更符合实际的群体聚合方式。

关键词： 社群挖掘；图聚类；相似度计算

Key words： community detection； graph clustering； similarity calculation

社交网络发展势头强劲，微博更是一个强大的社交平台。名人们纷纷开启了认证微博，相互关注顿时拉近了陌生人在网络空间中的距离。随着智能终端性能的突破性革新，社交平台向着移动互联网络进军。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第32次《中国互联网络发展状况统计报告》中显示2013年具有微博的网民数已达33 077万人，社交网站的网民数已达28 880万人。对比使用率与增长率，微博的发展势头超过了传统的社交网站。与往年数据对比发现，传统社交网站的用户大批量转战到微博，这主要是因为微博用户只需要即时即地的输入简短的文字信息或者上传图片就可以公开发布状态，支持原创，更快速更便捷地反映微博用户的情感等各方面资讯，关注、@等功能增强了微博用户之间的互动。

从网络营销角度看，微博不仅成为用户社交生活的网络工具，也成为传统网络与移动互联网的营销基地，在普通微博用户的博文被感知程度低的情况下，以营销为目的的博文却在潜移默化地培养着客户群，然而这样的客户群是可以依靠群体挖掘技术实现的。因此，需要自适应隐式或显示的在海量微博用户中组件群组。基于微博的信息挖掘是实现微博资源多重利用的技术手段，本文主要依据六度空间理论，研究传统社交网络中群组机制在微博社交网络中的移植性，研究群体关系的挖掘方案与行为，在依靠用户兴趣模聚类获取到的网络拓扑结构后依靠节点的属性矩阵进行初始拓扑结构的重分割。

1 微博社交网络相关工作

社交网络不同于普通的静态网络，社交网络中的网络结构随着时间变化而不断发生变化，一定程度上反映真实世界的状况。微博社交的即时即地性能够更好地反映网络与现实世界的关联。社会性网络中普遍存在群体现象，可以把网络结构中连接紧密的节点集命名为群体，类似于“好友圈”的显示群体，群体与群体之间通过关键节点互联被称为稀疏网络，社交性网络中的群体挖掘主要有相似度计算和图聚类两方面的研究热点。

（1）基于相似度的社会群体挖掘

网络在时间维度上的动态性，文献[1]提出的网络相似性度量方法，在基于图形结构的基础上计算用户的概要信息与语义信息，用户的概要信息主要以标签记录为主，通常在用户申请账号时生成静态的文本，这样计算出的相似度与网络拓扑结构缺乏动态性。相似度计算就是计算用户之间的相似情况，依靠计算每两个用户之间的相似度来构建网络拓扑结构，将大型网络社区分割成一个个具有关联性的小型的群体。在文献[2]中提出了一种新的协同过滤的用户相似度计算算法，但没有将其扩展到社交网络。文献[3]用监督式学习方法构建了一个关系相似度模型，利用关系特性与非关系特性以及两个核心用户与其所在的社区信息，实现高度准确的好友推荐。

（2）社交网络的图聚类技术

图挖掘方法是社会性复杂网络分析的重要方法，主要是将网络中的个体分别用节点表示，形成复杂的网络图。节点之间采用直线连接的通常表示节点之间的某种关系，节点之间的距离计算公式直接影响到聚类的结果。欧几里德距离与曼哈坦距离不能直接用在节点距离的计算中，坐标的缺少使得节点间的距离不能直接采用欧几里得距离和曼哈坦距离。实验证明采用k-medoids算法时，相比随即漫步距离算法与最短路径算法，在数据库系统和逻辑编程（DBLP）数据集形成的网络图的子图中最短距离算法的聚类结果更为合理[4]。Kohout与Nerda认为可以通过一个有向图模型将社交网络中的用户分到集群中去，他们分析了几个不同的遗传算子，并提出了一种遗传算法用于直接加权图的聚类[5]。基于熵的聚类方法是获取局部最优簇的随机种子成长的方式，最大限度地减少图熵。基于熵的方法比竞争方法在计算精度和效率上有更好的性能[6]。文献[7]研究了集群图中社群交互的关键作用节点的发现。一个广义马尔可夫图模型被提出并用在在社交网络的分类上。该模型揭示了度分布、聚类系数分布。该拥挤系数分布给出了社会网络特征。

2 微博社交网络中的用户

群体关系挖掘

大多数文献都采用图聚类算法来挖掘紧密联系的群体。文献[8]介绍了一种群体挖掘方法，在图聚类算法的基础上，加入了节点属性的因素，使得群体分类更加精确。但是该文献采用了二进制的方式对节点属性进行描述。所有的属性都采用0和1的方式进行表示。这种方式过于简化了属性的取值范围，并且不具有代表性。

本文在此基础上，提出了基于亲密度的网络拓扑结构图，并对节点属性的取值进行了改进。采用对微博的博文分词的方式，提取其中的关键字，并对关键字进行归类，关键字分属于不同的属性。对同一种属性的关键字出现的次数进行统计，看该属性占总值的比例，来作为节点属性的具体数值。同时，考虑到群体聚类的不同目的，本文还对属性的权值进行了设置，根据群体划分目的的不同，来分配属性权重的大小，从而达到更好划分群体的目的。

2.1 问题描述

微博社交网络中用户采用相互关注、评论博文、转发与@好友等形式形成节点之间的关联，本文主要在由亲密度构建的网络拓扑图上进行图聚类的修正。

在群体挖掘中，挖掘目的直接影响着网络群体的组合，亲密度的计算可以将具有现实关系的博友聚集起来，形成拓扑结构。用有向带权图G（V，E，X）来表示微博网络中用户关系。V表示微博网络中的节点集合；E表示用户节点的有向边，即用户之间的亲密行为；X为有向边的权值，值小就代表不怎么亲密，很少有亲密举动。考虑到亲密需要双方互动，故采用节点间双向的权值的较小值E（X，Y）=min（W（X，Y），W（Y，X））表示亲密度。依据亲密程度可以构建起类似于图1的网络拓扑结构。

由上述方案获得的网络拓扑结构还不具有较强的群体特性，需要进一步计算才能获得社交网络中的群体结构图。根据网络拓扑图，修改拓扑图的表示方法，将节点属性值作为参数重新描述拓扑图：G（V，E，X），其中V={V1，V2，V3…Vn}是节点集合，n=|V|代表图中的节点数量。E?V×V是边的集合。E={（Vi，Vj）}：Vi，Vj∈V}，并且X∈R|V|×d是一个顶点属性矩阵。图1显示了的是一个基于亲密度组成的社会性网络，每个节点代表一个用户，用户存在若干属性，假设存在n个属性值（T1，T2…Tn），下文将建立属性矩阵，利用相似度函数计算出节点的相似矩阵，进而对图1进行修正。

2.2 节点集的属性矩阵

本文以一个12个顶点的简单拓扑网络为例，研究基于属性举证重构的拓扑网络，为其寻找新的边界。图2中的拓扑结构中有3个小型群体，可以看出这3个小群体存在一个闭环关系。

由于每个属性的重要程度不同，为属性集（T1，T2…Tn）分别分配权值P1，P2…Pn，Pi的取值采用机器学习的方式，根据不同的聚类和挖掘目的，根据属性的重要程度动态地为属性分配权值，P1，P2…Pn需满足条件P1+P2…Pn=1。

对微博的博文采用分词的方法，提取其中的关键字，对关键字进行归类，分属于不同的属性，对同一种属性的关键字出现的次数进行统计，设为k，所有关键字出现的总次数设为P，那么每个节点该属性的属性值a_ij=k/P。节点集属性矩阵如图3所示。矩阵给出了拓扑结构中每个节点的属性。

上述矩阵给出了节点的属性值，y1表示单纯的属性矩阵，y2依据属性在割边中的关键程度加入了权值计算，期中假设属性权重向量为[T→]（1/2，1/4，1/4），接下来就可以依据加权的属性矩阵求节点的相似度。

2.3 基于相似度的拓扑图修正

根据属性矩阵y2采用类余弦相似性计算公式：

可以计算得到每两个节点的相似性值，从而得到节点集的相似度矩阵，如图4所示。

根据矩阵图可以发现节点集（V1，V2，V3，V4，V5，V6）存在属性高度相关性，但是该节点集中的节点分布在A、B两个集合内，在节点集C中，很明显节点集（V7，V8，V10）属性一样，但与节点集（V9，V11，V12）中节点的余弦相似度在0.53左右，为了寻找高度相似的节点集，采用阀值为0.95对图2中的网络拓扑图进行修正，得到原拓扑图的重构，如图5所示。图5中虚线表示节点间属性向量的余弦相似值极高，从而具有相似性，根据虚线的密集程度，对原始的拓扑结构进行了群体的进一步修正，一个蓝色区域表示一个亲密度基础上，属性值极似的群体。

基于网络亲密度所构造的网络拓扑图根据用户与用户之间的亲密关系划分出来的群体，但是通过这样的方式聚合出来的群体未必真正有内在的联系。为此，本文采用加入每个单个节点的内在属性的方式，这里的属性可以是每个用户的兴趣爱好，又或者是用户的需求等因素，根据不同的挖掘目的和要求，动态地给这些属性分配权重，来挖掘群体的内在关联。通过加入属性并对它们分配权重的方式，把看似有联系的群体分割成了两个不同的群体，而看似没有联系的群体聚合在了一起。

3 结束语

本文提出了一种基于节点属性的图聚类算法，原有的网络拓扑图是基于微博用户的网络亲密度进行挖掘的，本文提出的算法对原有的网络拓扑图进行了修正，加入了节点属性的概念，并根据不同的挖掘目的，为属性分配不同的权值，用来表示不同属性的重要程度。数据表明这种修正算法更符合实际的社群聚类方式。

参考文献

[1] AKCORA C G， CARMINATI B， FERRARI E. Network and profile based measures for user similarities on social networks [C]//Proceedings of the Information Reuse and Integration， 2011 IEEE International Conference on， 3-5 Aug. 2011. Las Vegas， 2011： 292-298.

[2] SHEN L， ZHOU Y M. A New User Similarity Measure for Collaborative Filtering Algorithm. [C]//Proceedings of the Computer Modeling and Simulation， 2010. Second International Conference on， 22-24 Jan. 2010， Sanya， Hainan， 2010： 375-379. doi： 10.1109/ICCMS.2010.67.

[3] MOHAJIREEN M， ELLEPOLA C， PERERA M， et al. Relational similarity model for suggesting friends in online social networks [C]//Proceedings of the Industrial and Information Systems （ICIIS）， 2011 6th IEEE International Conference on. 16-19 Aug. 2011， Kandy， 2011：334-339. doi： 10.1109/ICIINFS.2011.6038090.

[4] 温菊屏， 钟勇. 图聚类的算法及其在社会关系网络中的应用 [J].计算机应用与软件， 2012，25（2）：161-163.

[5] KOHOUT J， NERUDA R. Two-Phase Genetic Algorithm for Social Network Graphs Clustering [C]//Proceedings of the Advanced Information Networking and Applications Workshops （WAINA）， 2013 27th International Conference on， 25-28 March 2013， Barcelona， 2013：197-202.

[6] KENLEY E C， CHO Y R. Entropy-Based Graph Clustering： Application to Biological and Social Networks [C]//Proceedings of the Data Mining （ICDM）， 2011 IEEE 11th International Conference on， 11-14 Dec. 2011， Vancouver， BC， 2011：1116-1121. doi： 10.1109/ICDM.2011.64.

[7] CRUZ J D， BOTHOREL C， POULET F. Layout Algorithm for Clustered Graphs to Analyze Community Interactions in Social Networks [C]//Proceedings of the Advances in Social Networks Analysis and Mining （ASONAM）， 2012 IEEE/ACM International Conference on， 2012， Washington， DC， USA. 2012：704-705. doi： 10.1109/ASONAM.2012.120.

[8] SALEM S， BANITAAN S， ALJARAH I， et al. Discovering Communities in Social Networks Using Topology and Attributes [C]//Proceedings of the Machine Learning and Applications and Workshops， 2011 10th International Conference on， 18-21 Dec. 2011， Honolulu， HI， 2011：40-43. doi： 10.1109/ICMLA.2011.57.

作者简介

黄涵霞，南京邮电大学物联网学院物流工程专业在读硕士研究生；主要研究方向为信息网络技术及其在物流中的应用。

胡燕萍，南京邮电大学物联网学院物流工程专业在读硕士研究生；主要研究方向为信息网络技术及其在物流中的应用。

孙知信，南京邮电大学教授、博士生导师；主要研究领域为计算机网络与安全；已主持和参加基金项目10余项；已发表论文50余篇，其中被SCI/EI检索40余篇。

作者：黄涵霞 胡燕萍 孙知信