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这个指数递减的曲线更符合信任的传递关系。这里我们需要先定义一下信任度。我对信任度的定义是：我们对朋友的话，选择相信还是不信的概率。通俗的说：我们对自己的话是100%相信的；如果我们对朋友信任度是80%，那么朋友的100句话，我们只相信80句。 那么假设人对朋友的信任度平均值是μ，一个人A有朋友B，B有朋友C。C说100句话，B只信任μ * 100句，假设B把这些话转述给A，那么A只相信100 * μ²句。如果你相信我的这个说法的话，那么社交网络的信任度，就是随着分隔度数的增加，而指数递减的。 μ很难确定，不同的人对朋友的信任度不同，一个人对不同的朋友的信任度也不同。这里我们取一个平均值：½。就可以得到上面这张图。 看看这张图吧，我们对于朋友的朋友的说法，只相信¼，而对于朋友的朋友的朋友的话，10句里面只相信一句而已。 假如某个社交网站希望用朋友之间的关系来推广商品的话，那么很不幸，朋友的朋友说的话，未必有社会上广泛承认的专家说的话更有效果。

我们反过来看这个理论，假定一个人对自己的信任度为1，对陌生人的信任度接近0，那么我们可以拟合出一条曲线：随着分隔度数D的增长，信任T降低。我们知道两个数据点：在分隔度数为0的时候，也就是自己对自己的信任为1；在度数D是6的时候，信任度T接近0.

六度分隔(Six degrees of separation)理论说，只需要很少的人（比如，6个），就可以联系起世界上的任何两个陌生人。

音乐的精细化营销在理论上依据主要有两点：     1.音乐和音乐之间是有关联的，就是超市里的货品一样，超市里的货品摆放，看似随意，其实是经过精心设计的。音乐也一样，喜欢A歌曲的人，往往也喜欢B歌曲，就说明A和B之间的关联度比较高。     2.用户应该按不同的维度进行细分，如：订制渠道、订制时间、内容喜好等等用户分得越细，推荐歌曲就越准确，推荐越准确，推荐短信就越不容易引起用户投放。

精细化营销的三大主要方式

2、商业智能