| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 影响力最大化相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 图划分相关研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第17-36页 |
| 2.1 信息传播基础理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 线性阈值模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 独立级联模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 加权级联模型 | 第19页 |
| 2.1.4 相关扩展模型 | 第19页 |
| 2.2 影响力最大化基础理论 | 第19-25页 |
| 2.2.1 贪心算法基础概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 BasicGreedy算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 CELF算法 | 第22页 |
| 2.2.4 MixGreedy算法 | 第22-24页 |
| 2.2.5 其他算法 | 第24-25页 |
| 2.3 分布式并行化计算模型基础理论 | 第25-30页 |
| 2.3.1 MapReduce计算模型 | 第25-28页 |
| 2.3.2 BSP计算模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 两种模型的比较 | 第29-30页 |
| 2.4 网络划分基础理论 | 第30-35页 |
| 2.4.1 图划分定义及描述 | 第30-31页 |
| 2.4.2 经典图划分算法 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于BSP的并行多网络影响力最大化方法BSPGreedy | 第36-48页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 相关定义及问题描述 | 第37-38页 |
| 3.2.1 相关定义 | 第37页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第37-38页 |
| 3.3 基于BSP的并行多网络影响力最大化模型 | 第38-45页 |
| 3.3.1 多网络耦合模型 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于BSP的并行影响力最大化算法的设计与实现 | 第40-45页 |
| 3.4 实现结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.4.1 实验环境和数据集 | 第45页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.5 小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于Metis的多层次多网络协同划分算法CPMN | 第48-61页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 相关定义及问题描述 | 第49-51页 |
| 4.2.1 相关定义 | 第49-50页 |
| 4.2.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.3 基于Metis的多层次多网络协同划分算法的设计与实现 | 第51-57页 |
| 4.3.1 设计思想 | 第51-52页 |
| 4.3.2 基于Metis的多层次多网络协同划分算法的设计与实现 | 第52-57页 |
| 4.4 实现结果与分析 | 第57-60页 |
| 4.4.1 实验环境和数据集 | 第58页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结论 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第70页 |
