| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-21页 |
| 2.1 社会网及其表达式 | 第15-16页 |
| 2.2 社会网中的传播模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 独立级联模型(IC模型) | 第16-17页 |
| 2.2.2 线性阈值模型(LT) | 第17-18页 |
| 2.3 高斯混合模型(GMM) | 第18-19页 |
| 2.4 受限玻尔兹曼机 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于时间消减函数的个体行为预测模型的研究 | 第21-37页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 相关工作 | 第22页 |
| 3.3 问题的定义 | 第22-27页 |
| 3.4 融合时间消减函数的社会高斯处理模型 | 第27-29页 |
| 3.5 实验 | 第29-35页 |
| 3.5.1 评估准则 | 第29页 |
| 3.5.2 基本方法和比较模型 | 第29-31页 |
| 3.5.3 YesiWell数据集比较模型 | 第31-34页 |
| 3.5.4 合成数据比较模型 | 第34页 |
| 3.5.5 运行时间的比较 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于受限玻尔兹曼机的个体行为预测模型的研究 | 第37-49页 |
| 4.1 引言 | 第37-38页 |
| 4.2 预备知识 | 第38-40页 |
| 4.3 社会化受限玻尔兹曼机模型 | 第40-44页 |
| 4.4 实验 | 第44-48页 |
| 4.4.1 YesiWell数据集 | 第44-45页 |
| 4.4.2 评估标准 | 第45页 |
| 4.4.3 对比模型 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于社区活动水平的传播预测模型的研究 | 第49-62页 |
| 5.1 引言 | 第49-51页 |
| 5.2 社区级活动传播模型(CSP) | 第51-57页 |
| 5.2.1 预备知识 | 第51-52页 |
| 5.2.2 CSP模型 | 第52-56页 |
| 5.2.3 模型选择函数 | 第56-57页 |
| 5.3 实验 | 第57-61页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第57-58页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第58页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第58-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第72页 |