基于复杂网络的病毒营销传播机制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 病毒营销理论研究 | 第11页 |
| 1.2.2 影响力最大化问题的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.3 病毒营销传播模型研究 | 第12-13页 |
| 1.2.4 存在的问题与不足 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 复杂网络的相关理论 | 第16-30页 |
| 2.1 复杂网络的基本概念 | 第16页 |
| 2.2 复杂网络的结构特征 | 第16-19页 |
| 2.3 复杂网络上的传播模型 | 第19-25页 |
| 2.3.1 独立级联模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 线性阈值模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 元胞自动机模型 | 第21-23页 |
| 2.3.4 经典传染病模型 | 第23-24页 |
| 2.3.5 其他传播模型 | 第24-25页 |
| 2.4 种子节点选择算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 贪心算法 | 第25-26页 |
| 2.4.2 最大度算法 | 第26-27页 |
| 2.4.3 DegreeDiscount算法 | 第27页 |
| 2.4.4 其他算法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 复杂网络病毒营销传播模型 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 节点之间的影响力估计 | 第30-32页 |
| 3.2.1 无向图的ijb估计 | 第31页 |
| 3.2.2 有向图的ijb估计 | 第31-32页 |
| 3.3 基于阈值的元胞自动机模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 模型的提出 | 第32页 |
| 3.3.2 CABT模型实现 | 第32-35页 |
| 3.4 实验 | 第35-41页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第36-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 种子节点选择算法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 种子节点选择问题定义及评价标准 | 第42-43页 |
| 4.2.1 问题定义 | 第42-43页 |
| 4.2.2 算法评价标准 | 第43页 |
| 4.3 基于社区结构的种子节点选择算法 | 第43-48页 |
| 4.3.1 BCI算法的提出 | 第43-45页 |
| 4.3.2 BCI算法 | 第45-48页 |
| 4.4 实验 | 第48-54页 |
| 4.4.1 实验环境及数据集 | 第48页 |
| 4.4.2 种子节点选择算法实验 | 第48-53页 |
| 4.4.3 实验结论 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
