| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 社会网概述 | 第10-11页 |
| 1.1.1 社会网简介 | 第10-11页 |
| 1.1.2 社会网的特点 | 第11页 |
| 1.2 影响传播问题的研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.3 影响传播问题的国内外发展现状 | 第13-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 社会网上影响传播最小化问题的研究 | 第19-35页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 预备知识 | 第20-23页 |
| 2.2.1 独立级联传播模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 线性阈值传播模型 | 第21页 |
| 2.2.3 传统的贪心算法 | 第21-23页 |
| 2.2.4 模拟退火算法的框架 | 第23页 |
| 2.3 影响传播最小化问题的定义 | 第23-24页 |
| 2.4 基于模拟退火的影响传播最小化算法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 影响传播最小化算法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 有效计算节点平均影响度的启发式算法 | 第25-27页 |
| 2.4.3 相关定理的证明以及时间复杂度分析 | 第27页 |
| 2.5 实验与结果分析 | 第27-34页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第28页 |
| 2.5.2 比较不同的影响传播概率 | 第28-29页 |
| 2.5.3 比较不同的种集大小 | 第29-32页 |
| 2.5.4 比较不同的迭代次数 | 第32页 |
| 2.5.5 比较不同的数据量 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于动作日志利润最大化问题的研究 | 第35-58页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 相关工作 | 第36-37页 |
| 3.3 传播模型及问题定义 | 第37-40页 |
| 3.3.1 IVA-T传播模型 | 第37-40页 |
| 3.3.2 问题定义 | 第40页 |
| 3.4 基于动作日志的利润最大化算法 | 第40-48页 |
| 3.4.1 初始化影响力分配链表 | 第41-44页 |
| 3.4.2 利用CELF优化选取结点 | 第44-45页 |
| 3.4.3 聚集动作 | 第45页 |
| 3.4.4 更新影响力分配链表 | 第45-48页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第48-57页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第48-49页 |
| 3.5.2 种集大小和时间长度对利润的影响 | 第49-51页 |
| 3.5.3 产品价格price和成本cost对利润的影响 | 第51-53页 |
| 3.5.4 比较不同算法选择的种集 | 第53-55页 |
| 3.5.5 促销时间和种集预测的准确性 | 第55-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于动作日志的个体影响最大化问题的研究 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 个体影响最大化的问题定义 | 第59-61页 |
| 4.2.1 线性阈值传播模型 | 第59-60页 |
| 4.2.2 CD传播模型 | 第60-61页 |
| 4.3 基于动作日志的个体影响最大化算法 | 第61-65页 |
| 4.3.1 初始化影响力分配链表 | 第61-63页 |
| 4.3.2 聚集动作 | 第63-64页 |
| 4.3.3 选取top-k种集 | 第64-65页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第65-69页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第65-66页 |
| 4.4.2 比较影响范围 | 第66-67页 |
| 4.4.3 比较运行时间 | 第67-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第81页 |