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基于复杂网络的信息传播模型研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
主要符号对照表第9-10页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 最有影响力节点发现第11-12页
        1.2.2 影响力最大化问题第12-13页
        1.2.3 社会网络信息传播第13-14页
    1.3 研究内容与思路第14-16页
    1.4 论文贡献第16-17页
    1.5 论文结构第17-19页
第2章 相关工作第19-27页
    2.1 复杂网络第19-21页
        2.1.1 ER随机网络第19-20页
        2.1.2 小世界网络第20页
        2.1.3 无标度网络第20-21页
        2.1.4 基本概念定义第21页
    2.2 社区划分算法第21-24页
    2.3 传播模型第24-25页
        2.3.1 传染病模型第24页
        2.3.2 独立级联模型第24页
        2.3.3 线性阈值模型第24-25页
    2.4 实验数据集第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 KSC最有影响力节点发现方法第27-41页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 相关工作介绍第28-30页
        3.2.1 度中心化第28页
        3.2.2 介数中心化第28-29页
        3.2.3 紧密度第29页
        3.2.4 K-shell分解方法第29-30页
        3.2.5 社区划分算法第30页
    3.3 模型与算法第30-31页
    3.4 实验结果与分析第31-39页
        3.4.1 实验仿真模型第31-32页
        3.4.2 实验数据及环境第32页
        3.4.3 实验效果第32-39页
    3.5 本章小结第39-41页
第4章 RMDN影响力最大化发现方法第41-59页
    4.1 引言第41-43页
    4.2 相关工作介绍第43-45页
        4.2.1 最大化问题的定义第43-44页
        4.2.2 贪心算法第44页
        4.2.3 基于度数的节点启发式算法第44-45页
        4.2.4 影响力的传播实验模型第45页
    4.3 模型与算法第45-51页
        4.3.1 RDMN算法模型第46页
        4.3.2 算法理论分析推导第46-50页
        4.3.3 算法改进RMDN++第50-51页
    4.4 实验与结果分析第51-58页
        4.4.1 实验数据第51页
        4.4.2 实验效果第51-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第5章 ISSD信息传播结构多样化模型第59-86页
    5.1 引言第59页
    5.2 相关工作第59-65页
        5.2.1 信息传播时间变化模型第60-64页
        5.2.2 信息传播结构多样性第64-65页
    5.3 ISSD模型与算法第65-71页
        5.3.1 信息传播假设第65-66页
        5.3.2 信息传播机理第66-68页
        5.3.3 基本概念定义第68-69页
        5.3.4 ISSD模型第69-71页
        5.3.5 ISSD算法第71页
    5.4 实验结果与分析第71-78页
        5.4.1 ISSD时间影响第71-75页
        5.4.2 ISSD结构多样性影响第75-78页
    5.5 影响力最大化算法第78-84页
        5.5.1 KClique Heuristic算法第78-80页
        5.5.2 Community Leader Heuristic算法第80-84页
    5.6 本章小结第84-86页
第6章 总结与展望第86-89页
    6.1 对最有影响力节点发现的总结与展望第86页
    6.2 对影响力最大化问题的总结与展望第86-87页
    6.3 对信息传播结构多样化的总结与展望第87-89页
参考文献第89-98页
致谢第98-100页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第100-101页

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