METHOD FOR CONSTRUCTING A LOYALTY GRAPH

Offers for goods or services are targeted more efficiently to potential consumers by using a loyalty graph, thereby decreasing Internet traffic and minimizing email spam. The loyalty graph has nodes that correspond to users and edges that correspond to relationships between the users. The offers are transmitted to only superusers, corresponding to supernodes in the loyalty graph. By targeting only the superusers, the number of invitations transmitted as part of the promotion is reduced. The superusers are determined by calculating a weighted score for each node. Each weighted score corresponds to a number of directed connections between a node and its leaf nodes. The supernodes are determined as the subset of nodes having a weighted sum above a pre-determined threshold. After identifying superusers, subgraphs can be generated corresponding to each superuser. The subgraphs can be selected according to different criteria. In this way, promotions can be targeted to superusers in only selected subgraphs or to all the users in selected subgraphs. Selon l'invention, des offres pour des produits ou des services sont ciblées de manière plus efficace pour des clients potentiels par utilisation d'un graphique de fidélité, permettant ainsi de diminuer le trafic Internet et de réduire au minimum les pourriels. Le graphique de fidélité possède des noeuds qui correspondent à des utilisateurs et des bords qui correspondent à des relations entre les utilisateurs. Les offres sont transmises uniquement à des super-utilisateurs, correspondant à des super-noeuds dans le graphique de fidélité. Par ciblage uniquement des super-utilisateurs, le nombre d'invitations transmises dans le cadre de la promotion est réduit. Les super-utilisateurs sont déterminés par calcul d'un score pondéré pour chaque noeud. Chaque score pondéré correspond à un nombre de connections dirigées entre un noeud et ses noeuds feuilles. Les super-noeuds sont déterminés en tant que sous-ensemble de noeuds ayant une somme pondérée au-dessus d'un seuil prédéterminé. Après identification de super-utilisateurs, des sous-graphiques peuvent être générés correspondant à chaque super-utilisateur. Les sous-graphiques peuvent être sélectionnés selon différents critères. De cette manière, des promotions peuvent être ciblées pour des super-utilisateurs uniquement dans les sous-graphiques sélectionnés ou pour tous les utilisateurs dans les sous-graphiques sélectionnés.