社交网络中的信息与影响力传播模式研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第16-36页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第16-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第18-19页 |
| 1.2 主要研究方法及国内外研究现状 | 第19-33页 |
| 1.2.1 基本研究方法 | 第19-22页 |
| 1.2.2 社交网络信息传播规律研究 | 第22-27页 |
| 1.2.3 社交网络节点中心性度量 | 第27-30页 |
| 1.2.4 社交网络信息传播影响最大化 | 第30-33页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第33-36页 |
| 2 基于信息内容可靠性的社交网络信息传播分析 | 第36-58页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 模型建立 | 第37-45页 |
| 2.2.1 基于内容可靠性的信息传播模型 | 第37-39页 |
| 2.2.2 用户的状态分类与转化规则 | 第39-41页 |
| 2.2.3 用户状态演化的平均场速率模型 | 第41-45页 |
| 2.3 实验与分析 | 第45-56页 |
| 2.3.1 仿真与参数设定 | 第45-46页 |
| 2.3.2 局部密度近似全局密度的误差分析 | 第46-47页 |
| 2.3.3 信息可靠性因素对信息传播的影响分析 | 第47-51页 |
| 2.3.4 传播稳态下的状态密度分析 | 第51-54页 |
| 2.3.5 节点平均度对信息传播的影响分析 | 第54-56页 |
| 2.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 3 基于衍生信息干扰的信息传播与演化分析 | 第58-78页 |
| 3.1 引言 | 第58-59页 |
| 3.2 模型介绍 | 第59-66页 |
| 3.2.1 衍生信息的定义 | 第59-61页 |
| 3.2.2 二元信息传播中的用户状态分类 | 第61-63页 |
| 3.2.3 基于衍生干扰的信息传播过程 | 第63-66页 |
| 3.3 仿真与分析 | 第66-76页 |
| 3.3.1 仿真实验模型 | 第66-67页 |
| 3.3.2 仿真网络特征设定与比较 | 第67-68页 |
| 3.3.3 衍生信息干扰分析 | 第68-73页 |
| 3.3.4 衍生信息产生的阈值分析 | 第73-75页 |
| 3.3.5 衍生信息干扰强度及参数分析 | 第75-76页 |
| 3.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 4 在线社交网络节点影响力分析与排序算法 | 第78-100页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 数据集及节点拓扑分析 | 第79-81页 |
| 4.3 基于网络结构的节点影响力评估方法分析 | 第81-85页 |
| 4.3.1 节点影响力评估算法的相关性分析 | 第81-83页 |
| 4.3.2 节点影响力评估算法的可靠性分析 | 第83-85页 |
| 4.4 在线社交网络节点影响力排序算法 | 第85-88页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第88-97页 |
| 4.5.1 IEW指标排序结果 | 第89-91页 |
| 4.5.2 IEW与SLC、CC、PR的性能比较 | 第91-95页 |
| 4.5.3 可靠性分析 | 第95-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97-100页 |
| 5 社交网络影响力传播最大化问题求解 | 第100-120页 |
| 5.1 引言 | 第100-101页 |
| 5.2 多节点影响力最大化算法 | 第101-108页 |
| 5.2.1 影响力最大化问题的定义与求解 | 第101-102页 |
| 5.2.2 算法介绍 | 第102-104页 |
| 5.2.3 算法分析与推导 | 第104-108页 |
| 5.3 仿真对比与分析 | 第108-117页 |
| 5.3.1 仿真数据集 | 第108-110页 |
| 5.3.2 线性阈值模型下的验证对比 | 第110-114页 |
| 5.3.3 独立级联模型下的验证对比 | 第114-117页 |
| 5.4 本章小结 | 第117-120页 |
| 6 结论 | 第120-126页 |
| 6.1 论文的工作总结 | 第120-122页 |
| 6.2 研究展望 | 第122-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 作者简历 | 第136-140页 |
| 学位论文数据集 | 第140页 |
