大规模社会网络中的信息扩散建模与应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-19页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第19-27页 |
| 1.2.1 影响扩散的关键因素 | 第19-25页 |
| 1.2.2 扩散模型 | 第25-27页 |
| 1.3 主要研究工作和贡献 | 第27-28页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第28-30页 |
| 第二章 基本概念和预备知识 | 第30-39页 |
| 2.1 社会网络的基本概念 | 第30-31页 |
| 2.2 信息扩散的基本概念 | 第31-33页 |
| 2.3 信息扩散模型 | 第33-34页 |
| 2.3.1 独立级联模型 | 第33页 |
| 2.3.2 线性阈值模型 | 第33-34页 |
| 2.4 社群发现和标签传播算法 | 第34-35页 |
| 2.5 主题模型和LDA算法 | 第35-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 大规模扩散的网络结构分析 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 扩散的网络结构描述 | 第39-41页 |
| 3.2.1 合并图的概念 | 第39-41页 |
| 3.2.2 星状结构和链式结构 | 第41页 |
| 3.3 数据集 | 第41-42页 |
| 3.4 大规模扩散的网络结构和演进分析 | 第42-50页 |
| 3.4.1 树形结构特性及演进变化 | 第42-44页 |
| 3.4.2 合并图的基本特性 | 第44-45页 |
| 3.4.3 合并图中的社群结构 | 第45-47页 |
| 3.4.4 微观视角和葡萄模型 | 第47-50页 |
| 3.5 大规模扩散的级联结构模式 | 第50-52页 |
| 3.6 和小规模扩散的比较 | 第52-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 内容对信息扩散的影响 | 第55-64页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 内容吸引力及表示 | 第55-56页 |
| 4.3 内容与用户兴趣的匹配度 | 第56-58页 |
| 4.4 实验:用户转发行为预测 | 第58-62页 |
| 4.4.1 数据集与评价方式 | 第58-59页 |
| 4.4.2 特征提取 | 第59-60页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 外部影响力分析 | 第64-76页 |
| 5.1 引言 | 第64-65页 |
| 5.2 算法:重构级联树 | 第65-67页 |
| 5.3 数据集 | 第67-68页 |
| 5.4 外部影响力的效用分析 | 第68-75页 |
| 5.4.1 外部影响力对扩散规模和深度的效用 | 第69-71页 |
| 5.4.2 外部影响力对网络结构的效用 | 第71-72页 |
| 5.4.3 两种类型的外部影响力 | 第72-74页 |
| 5.4.4 外部影响力对高影响力节点的作用 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 扩散-潜在狄利克雷模型 | 第76-99页 |
| 6.1 引言 | 第76页 |
| 6.2 模型说明 | 第76-90页 |
| 6.2.1 模型简述 | 第76-78页 |
| 6.2.2 用户兴趣偏好计算 | 第78-83页 |
| 6.2.3 扩散生成模型 | 第83-89页 |
| 6.2.4 迭代流程 | 第89页 |
| 6.2.5 算法性能优化 | 第89-90页 |
| 6.3 实验 | 第90-98页 |
| 6.3.1 数据集 | 第90-91页 |
| 6.3.2 实验设计和评测标准 | 第91-92页 |
| 6.3.3 收敛性观察 | 第92-93页 |
| 6.3.4 主题分布评测 | 第93-94页 |
| 6.3.5 用户转发行为预测 | 第94-96页 |
| 6.3.6 级联扩散规模预测 | 第96-98页 |
| 6.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 第七章 总结与展望 | 第99-102页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第99-100页 |
| 7.2 下一步研究展望 | 第100-102页 |
| 参考文献 | 第102-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第113页 |
