| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究目标与内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 社交网络中的影响最大化问题 | 第14-22页 |
| 2.1 社交网络的表达形式 | 第14页 |
| 2.2 相关定义 | 第14-15页 |
| 2.3 影响最大化问题 | 第15页 |
| 2.3.1 问题定义 | 第15页 |
| 2.3.2 评价标准 | 第15页 |
| 2.4 影响力传播模型 | 第15-18页 |
| 2.4.1 线性阈值模型 | 第16页 |
| 2.4.2 独立级联模型 | 第16-17页 |
| 2.4.3 其他传播模型 | 第17-18页 |
| 2.5 Kempe定理 | 第18页 |
| 2.6 求解影响最大化问题的相关算法 | 第18-22页 |
| 2.6.1 经典贪心算法 | 第18-19页 |
| 2.6.2 CELF算法 | 第19-20页 |
| 2.6.3 其他的改进算法 | 第20-22页 |
| 第三章 带有时间约束及面向主题的影响最大化问题 | 第22-35页 |
| 3.1 问题定义 | 第22-25页 |
| 3.1.1 LAICS模型 | 第22-25页 |
| 3.1.2 带有时间约束及面向主题的影响最大化问题的定义 | 第25页 |
| 3.2 符号定义表 | 第25-26页 |
| 3.3 用户偏好建模 | 第26-27页 |
| 3.4 带时间约束及面向主题的影响传播 | 第27-29页 |
| 3.4.1 激活概率值设定 | 第27-28页 |
| 3.4.2 影响传播过程 | 第28-29页 |
| 3.5 带有时间约束及面向主题的影响最大化问题的算法设计 | 第29-35页 |
| 3.5.1 基于LAICS下的贪心算法 | 第30页 |
| 3.5.2 影响力计算 | 第30-32页 |
| 3.5.3 算法优化 | 第32-35页 |
| 第四章 实验分析 | 第35-41页 |
| 4.1 实验设置 | 第35-37页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第35-36页 |
| 4.1.2 实验算法 | 第36页 |
| 4.1.3 参数设置 | 第36页 |
| 4.1.4 实验运行环境 | 第36-37页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第37-40页 |
| 4.2.1 不同主题下影响传播结果 | 第37-39页 |
| 4.2.2 不同时间约束下影响传播结果分析 | 第39页 |
| 4.2.3 运行效率 | 第39-40页 |
| 4.3 总结与讨论 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 论文总结 | 第41页 |
| 5.2 论文展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47页 |