| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·课题提出的意义 | 第11-12页 |
| ·病毒式营销 | 第12-13页 |
| ·Web 病毒式营销中核心群体的挖掘与推荐 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外现状 | 第14页 |
| ·国内现状 | 第14-15页 |
| ·目前研究的不足 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的行文结构 | 第17-18页 |
| 第2章 Web 病毒式营销的相关理论 | 第18-25页 |
| ·Web 病毒式营销的产生与发展 | 第18-21页 |
| ·Web 病毒式营销的产生 | 第18-19页 |
| ·Web 病毒式营销的应用 | 第19-21页 |
| ·Web 病毒式营销的几个研究方向 | 第21-24页 |
| ·Web 客户信任网络 | 第21-22页 |
| ·网络影响集与核心群体 | 第22-23页 |
| ·基于信息扩散模型的核心群体挖掘 | 第23-24页 |
| ·以核心群体为对象的推荐策略 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于网络影响集的核心群体挖掘 | 第25-38页 |
| ·构建节点网络影响集的重要意义 | 第25-26页 |
| ·构建节点网络影响集的相关定义 | 第26-28页 |
| ·节点网络影响集的构建 | 第28-34页 |
| ·构建原则与构建算法 BUNIS(Building Up a Network-Influence Set ) | 第28-32页 |
| ·阈值的确定 | 第32-34页 |
| ·基于网络影响集的核心群体挖掘算法 MCGNIS(Mining Core Group Based On Network-Influence Set) | 第34-37页 |
| ·核心群体挖掘策略 | 第34-35页 |
| ·MCGNIS 算法思想及具体描述 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于网络影响集的核心群体推荐 | 第38-47页 |
| ·向核心群体推荐研究的意义 | 第38-40页 |
| ·向核心群体推荐的必要性 | 第38页 |
| ·传统的推荐模型不足 | 第38-40页 |
| ·相关定义 | 第40-42页 |
| ·基于网络影响集的核心群体推荐 | 第42-43页 |
| ·核心群体推荐模型 RMNIS | 第42-43页 |
| ·向核心群体进行推荐的步骤 | 第43页 |
| ·基于网络影响集的核心群体推荐算法 | 第43-46页 |
| ·向核心群体推荐算法流程 | 第43-44页 |
| ·算法描述与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 核心群体挖掘与推荐实验分析 | 第47-56页 |
| ·实验准备 | 第47-49页 |
| ·实验环境 | 第47页 |
| ·实验数据 | 第47-49页 |
| ·实验目标 | 第49页 |
| ·核心群体挖掘分析 | 第49-52页 |
| ·时间分析 | 第49-50页 |
| ·核心群体的入度分析 | 第50-51页 |
| ·NC 分析 | 第51-52页 |
| ·核心群体推荐分析 | 第52-55页 |
| ·推荐准确性分析 | 第52-54页 |
| ·推荐多样性分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第62页 |