社交网络社区影响力评估及预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·社交网络信任计算研究现状 | 第9-10页 |
| ·社交网络影响力研究现状 | 第10-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第17-27页 |
| ·社交网络概述 | 第17-21页 |
| ·社交网络概念 | 第17-19页 |
| ·社交网络研究方向 | 第19页 |
| ·社交网络分析指标 | 第19-21页 |
| ·影响力分析研究概述 | 第21-23页 |
| ·影响力的概念 | 第21-22页 |
| ·影响力的研究方向 | 第22页 |
| ·影响力研究存在的问题 | 第22-23页 |
| ·链路预测概述 | 第23-26页 |
| ·基于局部信息的相似性指标 | 第23-24页 |
| ·基于路径的相似性指标 | 第24-25页 |
| ·基于随机游走的相似性指标 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 社区影响力评估模型 | 第27-45页 |
| ·社区影响力评估模型概述 | 第27页 |
| ·社区影响力评估模型（CIEM）建模 | 第27-28页 |
| ·CIEM的相关定义 | 第28-31页 |
| ·社区影响力评估模型的架构 | 第31-33页 |
| ·CIEM工作原理图 | 第33页 |
| ·数据预处理 | 第33-35页 |
| ·僵尸粉丝评估指标 | 第34页 |
| ·僵尸粉丝的选取及剔除 | 第34-35页 |
| ·用户最终影响力的计算 | 第35-40页 |
| ·平均用户传播主题信息意愿（AP）的计算 | 第35-37页 |
| ·用户影响力的计算 | 第37-40页 |
| ·用户最终影响力的计算 | 第40页 |
| ·社区影响力的计算 | 第40-41页 |
| ·社区延伸影响力的计算 | 第41-42页 |
| ·社区对社区内用户影响力ICIU | 第41页 |
| ·社区对社区外用户影响力ICEU | 第41页 |
| ·社区对社区影响力ICM | 第41-42页 |
| ·CIEM算法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 社区影响力预测模型 | 第45-53页 |
| ·社区影响力预测模型概述 | 第45页 |
| ·社区影响力预测模型CIPM建模及定义 | 第45-46页 |
| ·社区影响力预测模型的架构 | 第46-47页 |
| ·社区影响力预测模型CIPM | 第47-50页 |
| ·社区影响力预测的因素 | 第47-49页 |
| ·社区影响力预测的计算 | 第49-50页 |
| ·CIPM算法步骤及部分代码 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 仿真实验与分析 | 第53-67页 |
| ·实验仿真概述 | 第53-56页 |
| ·仿真环境简介 | 第53-54页 |
| ·数据结构介绍 | 第54-55页 |
| ·仿真参数设置 | 第55-56页 |
| ·CIEM仿真实验 | 第56-63页 |
| ·社区结构分析 | 第56-57页 |
| ·僵尸粉丝剔除的分析 | 第57-59页 |
| ·用户最终影响力准确性分析 | 第59-63页 |
| ·CIEM准确性分析 | 第63页 |
| ·CIPM仿真实验 | 第63-66页 |
| ·链路预测准确度分析 | 第63-65页 |
| ·CIPM准确性分析 | 第65-66页 |
| ·本章总结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第75页 |
