| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 课题研究基础知识 | 第16-20页 |
| 2.1 社会网的定义 | 第16-17页 |
| 2.2 社会网中的影响传播 | 第17-18页 |
| 2.2.1 影响传播模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 影响传播算法的衡量标准 | 第18页 |
| 2.3 基于主题的影响力 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于主题的局部影响最大化 | 第20-38页 |
| 3.1 引言 | 第20-22页 |
| 3.2 计算方法及问题定义 | 第22-26页 |
| 3.2.1 TIC模型 | 第22-23页 |
| 3.2.2 T-LID计算方法 | 第23-25页 |
| 3.2.3 问题定义 | 第25-26页 |
| 3.3 基于主题的局部影响最大化算法 | 第26-29页 |
| 3.3.1 基于主题的局部贪心算法 | 第26-28页 |
| 3.3.2 基于主题的局部传播方法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-37页 |
| 3.4.1 数据集及实验环境 | 第30-31页 |
| 3.4.2 对比方法描述 | 第31页 |
| 3.4.3 种集大小对目标集合影响程度的影响 | 第31-33页 |
| 3.4.4 目标集合大小对影响程度的影响 | 第33-34页 |
| 3.4.5 不同算法的运行时间的比较 | 第34-35页 |
| 3.4.6 主题对目标集合影响程度的作用 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于主题兴趣的影响最大化算法研究 | 第38-55页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 TI-IC传播模型 | 第39-40页 |
| 4.3 基于主题兴趣的传播模型的学习算法 | 第40-42页 |
| 4.4 基于主题兴趣的影响最大化算法 | 第42-45页 |
| 4.4.1 问题定义 | 第42-43页 |
| 4.4.2 基于主题兴趣的贪心算法 | 第43-45页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第45-54页 |
| 4.5.1 数据集及实验环境 | 第45页 |
| 4.5.2 对比模型描述 | 第45-46页 |
| 4.5.3 模型评价指标 | 第46-47页 |
| 4.5.4 不同模型的实验结果 | 第47-49页 |
| 4.5.5 不同模型性能分析结果 | 第49-51页 |
| 4.5.6 影响最大化对比算法描述 | 第51页 |
| 4.5.7 种集大小与影响范围的关系 | 第51-53页 |
| 4.5.8 不同算法运行时间比较 | 第53-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于主题兴趣和地理位置的影响最大化算法研究 | 第55-70页 |
| 5.1 引言 | 第55-56页 |
| 5.2 问题定义 | 第56-58页 |
| 5.2.1 基于主题兴趣和地理位置的影响最大化问题定义 | 第57页 |
| 5.2.2 计算影响概率的树形结构 | 第57-58页 |
| 5.3 基于主题兴趣和地理位置的影响传播最大化算法 | 第58-62页 |
| 5.3.1 选择候选种集 | 第58-60页 |
| 5.3.2 基于上界选择种集 | 第60-61页 |
| 5.3.3 基于主题兴趣和地理位置的影响最大化算法 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第62-69页 |
| 5.4.1 数据集及实验环境 | 第62-63页 |
| 5.4.2 比较方法及参数设置 | 第63页 |
| 5.4.3 种集大小与影响范围的关系 | 第63-66页 |
| 5.4.4 算法执行时间比较 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第79-80页 |
