极性相关的社会网中影响最大化算法的研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 影响最大化研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织安排 | 第13-15页 |
| 第2章 背景知识和相关工作 | 第15-28页 |
| 2.1 相关概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 社会网络 | 第15-17页 |
| 2.1.2 极性社会网络 | 第17-18页 |
| 2.2 影响力传播模型 | 第18-22页 |
| 2.2.1 独立级联模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 线性阈值模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 其他传播模型 | 第20-22页 |
| 2.3 典型影响最大化算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 爬山贪心算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 CELF算法 | 第23-26页 |
| 2.3.3 其他改进算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 极性社会网中的影响最大化算法 | 第28-46页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 IC_P传播模型 | 第29-31页 |
| 3.3 CELF_PIM和CELF_NIM算法 | 第31-36页 |
| 3.4 基于启发式的改进算法MIA | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-44页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第38-39页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第39-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 极性社会网中主题感知的影响最大化算法 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 极性社会网中主题感知的影响最大化问题定义 | 第47-48页 |
| 4.3 基于主题的传播模型 | 第48-49页 |
| 4.4 基于主题的极性网络影响最大化算法 | 第49-51页 |
| 4.4.1 节点预处理 | 第49-50页 |
| 4.4.2 PTIM算法 | 第50-51页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.5.1 实验数据和评价指标 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第65-66页 |
