Vi presenterar en analys av ett personligt rekommendationsnätverk, bestående av 4 miljoner människor som gav 16 miljoner rekommendationer om en halv miljon produkter. Vi observerar spridningen av rekommendationer och kaskadstorlekar, som vi förklarar med en enkel stokastisk modell. Vi analyserar hur användarbeteendet varierar inom användargrupper som definieras av ett rekommendationsnätverk. Produktköp följer en "lång svans" där en betydande andel av köpen hör till sällan sålda föremål. Vi fastställer hur rekommendationsnätverket växer över tid och hur effektivt det är ur rekommendationernas avsändares och mottagares synvinkel. Även om rekommendationer i genomsnitt inte är särskilt effektiva för att framkalla inköp och inte sprids särskilt långt, presenterar vi en modell som framgångsrikt identifierar samhällen, produkter och priskategorier för vilka viral marknadsföring verkar vara mycket effektiv.
Leskovec m.fl. REF visade att produktinköpen följer en "long tail"-fördelning, där en betydande del av de sålda varorna sällan såldes.
The Dynamics of Viral Marketing
{'venue': 'Leskovec, J., Adamic, L. A., and Huberman, B. A. 2007. The dynamics of viral marketing. ACM Transactions on the Web, 1, 1 (May 2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}