| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.1 社交网络 | 第7-8页 |
| 1.1.2 病毒式营销 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 背景知识 | 第12-17页 |
| 2.1 影响力传播模型 | 第12-14页 |
| 2.1.1 影响力传播定义 | 第12-13页 |
| 2.1.2 独立级联模型 | 第13页 |
| 2.1.3 线性阂值模型 | 第13-14页 |
| 2.2 影响力最大化问题 | 第14-17页 |
| 2.2.1 问题定义 | 第14页 |
| 2.2.2 评价标准 | 第14-15页 |
| 2.2.3 问题难度 | 第15-17页 |
| 2.2.3.1 NP困难问题 | 第15页 |
| 2.2.3.2 影响力最大化是NP困难问题 | 第15-17页 |
| 第三章 相关工作 | 第17-20页 |
| 3.1 KK算法 | 第17-18页 |
| 3.2 对网络进行稀疏化 | 第18页 |
| 3.3 混合式影响力最大化算法 | 第18-20页 |
| 第四章 基于阈值的影响力最大化算法 | 第20-26页 |
| 4.1 算法构思 | 第20页 |
| 4.2 算法框架 | 第20-24页 |
| 4.3 算法复杂度分析 | 第24-26页 |
| 第五章 实验 | 第26-42页 |
| 5.1 实验数据集 | 第26-30页 |
| 5.1.1 计算几何作家合作网络 | 第26-27页 |
| 5.1.2 Epinions数据集 | 第27-28页 |
| 5.1.3 Slashdot数据集 | 第28-30页 |
| 5.2 b_(uv)的计算 | 第30-31页 |
| 5.2.1 带权图中边的影响力b_(uv)计算 | 第30页 |
| 5.2.2 无权图中边的影响力b_(uv)计算 | 第30-31页 |
| 5.3 实验结果 | 第31-40页 |
| 5.3.1 计算几何作家合作网络上的实验结果 | 第31-36页 |
| 5.3.1.1 所有节点初始激活阈值θ=0.5的实验结果 | 第31-33页 |
| 5.3.1.2 所有节点初始激活阂值θ∈[0,1]取随机值的实验结果 | 第33-36页 |
| 5.3.2 无权网络上的实验结果 | 第36-40页 |
| 5.3.2.1 Epinions数据集上的实验结果 | 第36-39页 |
| 5.3.2.2 Slashdot数据集上的实验结果 | 第39-40页 |
| 5.4 实验小结 | 第40-42页 |
| 第六章 总结 | 第42-44页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第42-43页 |
| 6.2 进一步的工作 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
