基于社区的影响最大化算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关概念及算法分析 | 第15-24页 |
| ·相关概念 | 第15-16页 |
| ·社会网络 | 第15页 |
| ·社区结构 | 第15-16页 |
| ·影响力传播模型 | 第16-19页 |
| ·独立级联模型 | 第17页 |
| ·线性阈值模型 | 第17-19页 |
| ·影响力最大化问题 | 第19-20页 |
| ·Top-K 问题 | 第19-20页 |
| ·基本框架 | 第20页 |
| ·相关算法分析 | 第20-23页 |
| ·贪心算法 | 第20-21页 |
| ·基于标签传播的社区发现算法 | 第21页 |
| ·社会网络中基于标签传播的社区发现新算法 | 第21-22页 |
| ·CGA 算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于信息传播特性的社区发现算法 | 第24-42页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·相关定义 | 第24-26页 |
| ·算法思想 | 第26-31页 |
| ·算法流程图 | 第27页 |
| ·划分阶段 | 第27-30页 |
| ·合并阶段 | 第30页 |
| ·时间复杂度 | 第30-31页 |
| ·评价指标的提出 | 第31-34页 |
| ·一般社区评价指标 | 第31-32页 |
| ·基于信息传播模型的社区评价指标 | 第32-34页 |
| ·实验 | 第34-40页 |
| ·实验环境 | 第34-35页 |
| ·实验数据集 | 第35-36页 |
| ·实验结果 | 第36-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于社区的影响最大化算法 | 第42-51页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·算法描述 | 第42-46页 |
| ·算法流程图 | 第43页 |
| ·算法优化 | 第43-45页 |
| ·算法步骤 | 第45页 |
| ·时间复杂度 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-50页 |
| ·实验描述 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
