基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 关键问题与技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 主要工作与特色之处 | 第18-19页 |
| 1.5 组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 相关概念介绍 | 第20-28页 |
| 2.1 影响最大化问题的定义 | 第20-21页 |
| 2.2 影响力传播模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 线性阈值模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 独立级联模型 | 第22-23页 |
| 2.2.3 仓室模型 | 第23-24页 |
| 2.3 基本算法 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于信息词频和节点相似度的影响最大化算法 | 第28-42页 |
| 3.1 信息词频 | 第28-29页 |
| 3.2 基于属性的节点预处理算法 | 第29-32页 |
| 3.3 节点相似度 | 第32-33页 |
| 3.4 算法框架 | 第33-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验结果分析与比较 | 第42-58页 |
| 4.1 实验数据与环境 | 第42-44页 |
| 4.2 基于属性的节点预处理算法实验结果 | 第44页 |
| 4.3 基于EM的参数估计算法实验结果 | 第44-45页 |
| 4.4 基于独立级联模型的实验结果 | 第45-50页 |
| 4.5 基于线性阈值模型的实验结果 | 第50-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第59-60页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的学术成果 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
