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社交网络信息传播关键技术研究

摘要第5-9页
ABSTRACT第9-13页
第一章 绪论第19-31页
    1.1 研究背景第19-20页
    1.2 研究问题及挑战第20-22页
        1.2.1 研究问题第20-21页
        1.2.2 面临挑战第21-22页
    1.3 主要研究内容及贡献第22-26页
        1.3.1 基于进化博弈论的信息传播研究第22-23页
        1.3.2 基于用户及信息交互的信息传播研究第23-24页
        1.3.3 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究第24-25页
        1.3.4 社交网络市场收益最大化研究第25-26页
    1.4 相关工作综述介绍第26-27页
    1.5 本文结构安排第27-31页
第二章 基于进化博弈论的信息传播研究第31-51页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 进化博弈论第32-34页
    2.3 信息传播问题描述第34页
    2.4 基于进化博弈论的传播模型第34-38页
        2.4.1 基本思想第34-35页
        2.4.2 信息聚类第35页
        2.4.3 收益矩阵建模第35-37页
        2.4.4 模型拟合第37-38页
        2.4.5 用户偏好第38页
    2.5 信息传播进化第38-40页
        2.5.1 信息进化动力学第38-40页
        2.5.2 进化稳定策略第40页
    2.6 模型评估第40-47页
        2.6.1 实验设置第40-41页
        2.6.2 实验结果第41-42页
        2.6.3 进化动力学分析第42-44页
        2.6.4 进化稳定策略第44-47页
    2.7 相关工作第47页
    2.8 总结第47-49页
    附录第49-51页
第三章 基于用户及信息交互的信息传播研究第51-65页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 IAD模型第52-58页
        3.2.1 问题描述第52-53页
        3.2.2 公式化表示第53-55页
        3.2.3 IAD模型框架第55-58页
        3.2.4 模型学习第58页
    3.3 信息分类第58-59页
    3.4 模型评估第59-62页
        3.4.1 实验设置第59-60页
        3.4.2 实验结果第60-61页
        3.4.3 相互作用分析第61-62页
    3.5 相关工作第62-63页
    3.6 总结第63-65页
第四章 基于异质网络低维表示生成的信息传播研究第65-83页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 问题描述和模型框架总览第66-68页
        4.2.1 问题定义第66-68页
        4.2.2 模型框架总览第68页
    4.3 异质网络的构建第68-71页
    4.4 异质网络顶点低维表示生成第71-76页
        4.4.1 异质网络随机游走第71-73页
        4.4.2 异质网络顶点低维表示生成第73-76页
    4.5 特征提取第76页
    4.6 实验第76-80页
        4.6.1 实验设置第77-78页
        4.6.2 实验结果第78-79页
        4.6.3 特征重要性分析第79-80页
        4.6.4 信息分类第80页
    4.7 相关工作第80-81页
        4.7.1 信息传播第80-81页
        4.7.2 网络表示学习第81页
    4.8 总结第81-83页
第五章 社交网络市场收益最大化研究第83-101页
    5.1 引言第83-84页
    5.2 收益最大化问题第84-86页
    5.3 近似收益计算第86-89页
    5.4 CR算法和CHG算法第89-93页
        5.4.1 CR算法第89页
        5.4.2 CHG算法第89-93页
    5.5 实验第93-99页
        5.5.1 实验设置第93-94页
        5.5.2 合成网络实验结果第94-96页
        5.5.3 现实世界网络实验结果第96-99页
    5.6 相关工作第99-100页
    5.7 总结第100-101页
第六章 总结第101-103页
参考文献第103-111页
致谢第111-113页
攻读学位期间发表的学术论文目录第113页

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