| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 现有工作的不足 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论知识 | 第21-28页 |
| 2.1 社交网络的定义 | 第21-22页 |
| 2.2 影响传播模型 | 第22-24页 |
| 2.2.1 独立级联模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 线性阈值模型 | 第23-24页 |
| 2.3 传统影响力最大化问题的研究 | 第24-27页 |
| 2.3.1 影响力最大化 | 第24-25页 |
| 2.3.2 影响力传播函数的子模特性 | 第25页 |
| 2.3.3 NP难问题 | 第25-26页 |
| 2.3.4 原始贪心算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于最大影响力重叠社区的影响传播模型 | 第28-45页 |
| 3.1 问题的提出 | 第28-29页 |
| 3.2 IMMC影响传播模型的设计 | 第29-38页 |
| 3.2.1 微博网络建模分析 | 第31-32页 |
| 3.2.2 影响力最大的重叠社区发现 | 第32-36页 |
| 3.2.3 基于最大影响力重叠社区的节点影响力计算 | 第36-38页 |
| 3.2.4 k个最大影响力节点的发现 | 第38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.3.1 实验环境与数据集 | 第39-40页 |
| 3.3.2 实验评价指标 | 第40页 |
| 3.3.3 实验对比及分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 融合节点相似度的影响力最大化研究方法 | 第45-59页 |
| 4.1 问题的提出 | 第45-46页 |
| 4.2 常用的相似度方法概述 | 第46-47页 |
| 4.2.1 Jaccard相似度 | 第46-47页 |
| 4.2.2 余弦相似度 | 第47页 |
| 4.3 IMNS影响传播模型的设计 | 第47-50页 |
| 4.3.1 基于节点相似度的修正因子 | 第48页 |
| 4.3.2 融合节点相似度的影响力最大化算法 | 第48-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-58页 |
| 4.4.1 实验环境与数据集 | 第50-51页 |
| 4.4.2 实验评价指标 | 第51-52页 |
| 4.4.3 参数选择 | 第52-55页 |
| 4.4.4 实验对比及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 A 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |