基于影响力的社交网络隐性关系推测
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 社交网络的发展 | 第9页 |
| 1.1.2 大数据与大数据时代 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容与贡献 | 第14页 |
| 1.5 本文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 相关知识 | 第17-23页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 影响力研究 | 第17-19页 |
| 2.2.1 个体影响力 | 第17-18页 |
| 2.2.2 影响强度 | 第18-19页 |
| 2.2.3 影响力扩散 | 第19页 |
| 2.3 链路预测 | 第19-22页 |
| 2.3.1 基于相似性的链路预测 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于最大似然估计的方法 | 第21页 |
| 2.3.3 基于概率模型的方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 隐性关系的属性 | 第23-31页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 定义 | 第23-25页 |
| 3.3 类型 | 第25-27页 |
| 3.3.1 共同好友型 | 第25-26页 |
| 3.3.2 共同兴趣型 | 第26-27页 |
| 3.3.3 需求-兴趣型 | 第27页 |
| 3.4 特点 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第4章 基于影响力的隐性关系推测算法 | 第31-39页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 算法参考指标 | 第31-34页 |
| 4.2.1 偶然联系度 | 第31-32页 |
| 4.2.2 兴趣重合度 | 第32-33页 |
| 4.2.3 用户流行度 | 第33-34页 |
| 4.3 影响力算法 | 第34-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 实验及分析 | 第39-47页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 实验准备 | 第39-42页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第39-40页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第40-42页 |
| 5.3 对比实验 | 第42-43页 |
| 5.4 实验结果 | 第43-46页 |
| 5.4.1 用户好友数量 | 第43-44页 |
| 5.4.2 确定率 | 第44-45页 |
| 5.4.3 误报率和漏报率 | 第45-46页 |
| 5.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第53页 |
