社会网络中基于主题的影响力最大化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第17-29页 |
| 2.1 社会网络 | 第17-18页 |
| 2.2 常见主题模型 | 第18-23页 |
| 2.2.1 LSA | 第18-19页 |
| 2.2.2 PLSA | 第19-22页 |
| 2.2.3 LDA | 第22-23页 |
| 2.3 信息传播模型 | 第23-27页 |
| 2.3.1 独立级联模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 线性阈值模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 传染病模型 | 第26-27页 |
| 2.4 基于主题的影响力最大化问题 | 第27-28页 |
| 2.4.1 相关定义 | 第27-28页 |
| 2.4.2 评价标准 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于U_BTM的主题挖掘 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 词对主题模型BTM | 第30-31页 |
| 3.3 用户_词对主题模型U_BTM | 第31-34页 |
| 3.3.1 文本聚类 | 第32-33页 |
| 3.3.2 U_BTM模型描述 | 第33-34页 |
| 3.4 模型推导 | 第34-36页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第36-41页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第36页 |
| 3.5.2 文本聚类 | 第36-38页 |
| 3.5.3 主题建模 | 第38-39页 |
| 3.5.4 与其他模型的比较 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于主题的影响力最大化算法 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 主题信息传播模型TPM | 第44-45页 |
| 4.3 基于主题的影响力最大化算法 | 第45-49页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第46页 |
| 4.3.2 主题权威节点挖掘 | 第46-47页 |
| 4.3.3 主题影响力节点挖掘 | 第47-48页 |
| 4.3.4 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第49页 |
| 4.4.2 主题挖掘 | 第49-50页 |
| 4.4.3 参数的确定 | 第50-52页 |
| 4.4.4 与其他算法的比较 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
