Norton-Bass模型R语言代码

以下是一个简单的Norton-Bass模型的R语言代码：

#加载所需的包
library(dplyr)
library(ggplot2)

#设定参数
m <- 1000 #种子用户数
n <- 5000 #总用户数
p <- 0.01 #种子用户的采纳率
q <- 0.05 #非种子用户的采纳率

#生成种子用户列表
seed_users <- data.frame(ID = 1:m, adopter = TRUE)

#生成初始用户列表
all_users <- data.frame(ID = 1:n, adopter = FALSE)

#定义模型函数
norton_bass <- function(seed_users, all_users, p, q, steps){
  for(i in 1:steps){
    #计算新采纳用户的数量
    new_adopters <- sum(!all_users$adopter) * (p + q * sum(all_users$adopter) / n)
    
    #从所有用户中随机选择新采纳用户
    new_adopters_indices <- sample(all_users$ID[!all_users$adopter], new_adopters)
    
    #更新用户列表
    all_users$adopter[new_adopters_indices] <- TRUE
    
    #如果没有新采纳用户，则停止模型
    if(new_adopters == 0){
      break
    }
  }
  
  return(all_users)
}

#运行模型
result <- norton_bass(seed_users, all_users, p, q, 100)

#绘制结果
ggplot(result, aes(x = ID, y = adopter)) +
  geom_line() +
  xlab("用户ID") +
  ylab("采纳状态") +
  ggtitle("Norton-Bass模型结果")

在这个例子中，我们设定了种子用户数为1000，总用户数为5000，种子用户的采纳率为0.01，非种子用户的采纳率为0.05。我们运行了100个步骤，并绘制了结果。你可以根据需要调整这些参数来运行不同的实验。