Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In recent years following the growing interest in online social network analysis, the notion of viral marketing has been proposed in both literature and practice. However, in order to find the opinion leader in the social network, marketers need to have a sound analytic tool to rank potential buyers. In order to tackle this issue, this research proposes the UserRank and BuyerRank algorithms, both Social Network Analysis models that aim to assist marketers to rank potential buyers based on their future influence estimated from their past auctions/purchase behaviours on eBay.The experiments carried out using simulated data that is similar to that of which is obtained from real world environments were applied to the UserRank and BuyerRank algorithms. The research finding shows that it is possible to determine the most connected user who also has the highest buying capabilities or buying power'.