| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关研究 | 第17-26页 |
| 2.1 社交网络中影响力传播的相关研究 | 第17-21页 |
| 2.1.1 影响力传播模型 | 第17-20页 |
| 2.1.2 学习影响力传播概率 | 第20-21页 |
| 2.2 用户行为预测的相关研究 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于社会影响力预测用户行为 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于用户偏好预测用户行为 | 第22-24页 |
| 2.2.3 结合多个因素预测用户行为 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于多极性因素的影响力传播概率学习 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基本概念与问题定义 | 第27-28页 |
| 3.3 基于多极性因素的独立级联模型MFIC | 第28-31页 |
| 3.4 基于EM算法学习MFIC模型参数 | 第31-34页 |
| 3.5 一个应用：用户行为预测 | 第34-35页 |
| 3.6 实验 | 第35-39页 |
| 3.6.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 3.6.2 实验设计 | 第36-38页 |
| 3.6.3 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 3.7 相关工作 | 第39-40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 结合社会影响力和用户偏好的行为预测 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基本概念与问题定义 | 第43-44页 |
| 4.3 基于影响力和用户偏好的逻辑斯蒂回归模型IPLR | 第44-48页 |
| 4.3.1 用户偏好计算 | 第44-45页 |
| 4.3.2 产品流行度计算 | 第45-46页 |
| 4.3.3 用户影响力计算 | 第46页 |
| 4.3.4 基于逻辑斯蒂回归学习因素的权重 | 第46-48页 |
| 4.4 实验 | 第48-52页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5 相关工作 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间参与科研项目 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间获奖情况 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |