基于主题分布的限时影响力建模与系统实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 传统影响最大化问题 | 第12-14页 |
| 1.2.2 影响传播模型 | 第14-16页 |
| 1.2.3 限时的影响力最大化问题 | 第16-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关理论知识概述 | 第20-26页 |
| 2.1 影响最大化相关理论知识 | 第20-21页 |
| 2.1.1 蒙特卡洛模拟 | 第20页 |
| 2.1.2 集合影响力的特征 | 第20-21页 |
| 2.1.3 边际影响力 | 第21页 |
| 2.2 文档主题挖掘相关知识 | 第21-24页 |
| 2.2.1 Dirichlet过程 | 第21-22页 |
| 2.2.2 Dirichlet过程混合模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 层次Dirichlet过程 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 动态影响传播模型与特征提取 | 第26-34页 |
| 3.1 数据集分析 | 第26-27页 |
| 3.2 网络和影响传播模型建模 | 第27-29页 |
| 3.2.1 社交网络结构建模 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于主题分布的动态影响传播模型建模 | 第28-29页 |
| 3.3 特征提取 | 第29-33页 |
| 3.3.1 用户在线规律 | 第29-30页 |
| 3.3.2 用户间主题相关的影响概率 | 第30-32页 |
| 3.3.3 用户对信息的传播时延 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 影响力估算模型及种子集合选取算法 | 第34-44页 |
| 4.1 影响力估算模型 | 第34-37页 |
| 4.1.1 节点-节点影响力 | 第35-36页 |
| 4.1.2 集合-节点影响力 | 第36-37页 |
| 4.1.3 集合影响力 | 第37页 |
| 4.2 种子集合选取算法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 贪心算法 | 第38-41页 |
| 4.2.2 启发式算法 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 实验设计及结果分析 | 第44-62页 |
| 5.1 实验环境 | 第44页 |
| 5.2 实验设计 | 第44-49页 |
| 5.2.1 评价指标 | 第44-46页 |
| 5.2.2 对比算法及参数设置 | 第46-49页 |
| 5.3 实验结果及对比 | 第49-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 原型系统设计与实现 | 第62-72页 |
| 6.1 原型系统设计 | 第62-63页 |
| 6.2 开发环境 | 第63页 |
| 6.3 原型系统实现 | 第63-71页 |
| 6.3.1 支撑技术 | 第63页 |
| 6.3.2 模块划分与实现细节 | 第63-68页 |
| 6.3.3 系统展示 | 第68-71页 |
| 6.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 工作总结 | 第72-73页 |
| 7.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者简介 | 第80页 |
