基于社区发现的意见领袖识别与推荐效益最大化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 概念的界定 | 第11-13页 |
| 1.2.1 意见领袖及相关概念 | 第11-12页 |
| 1.2.2 推荐效益相关研究 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究思路、框架及创新点 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文研究思路 | 第13页 |
| 1.3.2 本文框架 | 第13-14页 |
| 1.3.3 本文创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 文献综述 | 第16-26页 |
| 2.1 社会网络分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 社会网络概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社会网络主要参数 | 第17-19页 |
| 2.2 复杂网络 | 第19-23页 |
| 2.2.1 复杂网络概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 社区发现算法研究 | 第20-22页 |
| 2.2.3 协同过滤技术介绍 | 第22-23页 |
| 2.3 PageRank算法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 算法概述 | 第23页 |
| 2.3.2 算法原理 | 第23页 |
| 2.3.3 算法优缺点 | 第23-24页 |
| 2.4 意见领袖识别的相关文献 | 第24-26页 |
| 2.4.1 研究方向概述 | 第24页 |
| 2.4.2 研究进程中未解决的问题 | 第24-26页 |
| 第三章 基于社区发现的意见领袖识别模型 | 第26-37页 |
| 3.1 研究出发点及思路 | 第26-34页 |
| 3.1.1 研究的出发点 | 第26-32页 |
| 3.1.3 研究思路与拟解决的问题 | 第32-34页 |
| 3.2 算法整体框架 | 第34-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 意见领袖识别与推荐效益算法 | 第37-42页 |
| 4.1 算法初始化阶段 | 第37-38页 |
| 4.2 影响力评价指标 | 第38-39页 |
| 4.3 社区发现与粗糙意见领袖生成 | 第39-40页 |
| 4.4 推荐效益评估算法 | 第40页 |
| 4.5 推荐效益最大化的讨论 | 第40-42页 |
| 第五章 实验与分析 | 第42-46页 |
| 5.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第43-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-49页 |
| 6.1 本文总结 | 第46-47页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第55页 |
