| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 社会网络分析与社交网络 | 第12-13页 |
| 1.2.2 信息传播模型 | 第13页 |
| 1.2.3 重要节点挖掘 | 第13-14页 |
| 1.3 问题的提出与研究目的 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组织结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 相关基础理论综述 | 第17-28页 |
| 2.1 复杂网络相关研究综述 | 第17-22页 |
| 2.1.1 复杂网络发展概述 | 第17-18页 |
| 2.1.2 复杂网络中的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.1.3 复杂网络中的网络模型 | 第19-22页 |
| 2.2 传播模型相关研究综述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 独立级联模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 线性阈值模型 | 第23页 |
| 2.2.3 传染病模型 | 第23-25页 |
| 2.3 社交网络影响力相关研究综述 | 第25-27页 |
| 2.3.1 Page Rank算法 | 第26页 |
| 2.3.2 K核分解算法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于邻居节点间相互影响和改进概率的社交网络信息传播模型 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 SDIR模型 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基本模型及传播规则 | 第28-30页 |
| 3.2.2 感染函数，转变函数，生存函数与改进概率的SDIR模型 | 第30-32页 |
| 3.3 仿真模拟 | 第32-37页 |
| 3.3.1 数据描述 | 第32页 |
| 3.3.2 仿真结果 | 第32-37页 |
| 3.4 SIR、SDIR、SDIR-improved对比分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于节点影响力的信息传播概率算法 | 第40-53页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 基于节点影响力的信息传播概率 | 第40-44页 |
| 4.2.1 节点影响力问题 | 第40-42页 |
| 4.2.2 基于节点影响力的传播概率算法 | 第42-44页 |
| 4.3 实验仿真 | 第44-52页 |
| 4.3.1 数据描述 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验模拟 | 第45-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第60页 |
