在信息技术高速发展、网络功能日益强大的今天,网络空间为具有相同兴趣和理念的群体提供了一个良好的、可以进行及时信息分享和情感表达的平台。正是在这样的大环境下,虚拟社区在人们的日常生活中变得无处不在,并由此带动了虚拟品牌社区的兴起。从消费者角度出发,虚拟品牌社区使得他们可以通过与企业或者其他消费者直接交流,彼此分享自己的产品体验和设计创意等;从企业的角度出发,借助于虚拟品牌社区中消费者之间的互动,企业可以从多方面降低成本。虚拟品牌社区的蓬勃发展使得较多的问题也随之暴露:成员数目的增加,难以管理;成员的参与度不够,成员粘性较低等。现有的关于“虚拟品牌社区”的研究多集中在成员参与、价值共创、品牌忠诚、社区凝聚力等方面,关于虚拟品牌社区关键节点识别、以及将关键节点纳入考虑因素的虚拟品牌社区链路预测的文献还很少。但对虚拟品牌社区进行关键节点识别,将有助于企业对社区更好地管理;对虚拟品牌社区进行基于关键节点的链路预测,将有利于增强成员的品牌社区认同感,从而提高虚拟品牌社区的成员粘性。因此本文主要对虚拟品牌社区的关键节点进行识别,并对虚拟品牌社区中关键节点参与下的链路预测进行研究。在对相关文献梳理的基础上,本文理论结合实际,针对具体的虚拟品牌社区——“什么值得买”(第三方平台)的小米(品牌)社区,利用复杂网络方法对该社区中的成员交互关系进行网络构建;对网络的统计结果表明,本文构建的虚拟品牌社区交互网络具有无标度性和小世界性,并进一步分析论证了虚拟品牌社区关键节点存在的可能性。针对虚拟品牌社区交互网络,本文通过对虚拟品牌社区中成员的特征进行分析,从影响力和忠诚度两个方面对成员的价值进行了刻画,提出了节点个体价值评价指标。再结合节点在社区中所受的影响,进一步提出虚拟品牌环境下的关键节点识别算法。在识别关键节点时也发现,有些节点的影响力较大,但移除该节点后对网络的整体影响较小,即该节点的忠诚度太低。所以通过将影响力指标、忠诚度指标、节点所有影响相结合,更有利于选出社区中价值大的关键节点,便于企业今后的管理。在虚拟品牌社区关键节点识别的基础上,本文将虚拟品牌社区关键节点识别的绝对指标——节点综合价值与节点相似度、网络结构紧密度结合起来,进一步研究虚拟品牌社区关键节点参与下的链路预测过程,并对比相同情况下的不同链路预测算法的预测效果。结果表明,在节点综合价值的介入下,针对于虚拟品牌社区而言,本文提出的链路预测算法准确率较高。本文的创新点主要包括以下几点:○1从实际出发,收集“什么值得买”社区平台上的“小米”(品牌)数据,利用真实数据集构建了虚拟品牌社区中的成员交互网络;并在前人基础上将影响力和忠诚度相结合,再综合考虑了节点所受的影响,从而选出虚拟品牌社区的关键节点。○2结合虚拟品牌社区关键节点识别的绝对指标——节点综合价值、节点相似度、网络结构紧密度,探究在虚拟品牌社区环境下的链路预测过程,并与其他链路预测算法进行对比,为今后企业对用户的引导提供建议。