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基于微博网络的影响力最大化研究

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基于微博网络的影响力最大化研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-21页
  1.1 研究背景与意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-18页
  1.3 现有工作的不足第18-19页
  1.4 本文研究内容第19-20页
  1.5 论文组织结构第20-21页
第2章 相关理论知识第21-28页
  2.1 社交网络的定义第21-22页
  2.2 影响传播模型第22-24页
    2.2.1 独立级联模型第22-23页
    2.2.2 线性阈值模型第23-24页
  2.3 传统影响力最大化问题的研究第24-27页
    2.3.1 影响力最大化第24-25页
    2.3.2 影响力传播函数的子模特性第25页
    2.3.3 NP难问题第25-26页
    2.3.4 原始贪心算法第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 基于最大影响力重叠社区的影响传播模型第28-45页
  3.1 问题的提出第28-29页
  3.2 IMMC影响传播模型的设计第29-38页
    3.2.1 微博网络建模分析第31-32页
    3.2.2 影响力最大的重叠社区发现第32-36页
    3.2.3 基于最大影响力重叠社区的节点影响力计算第36-38页
    3.2.4 k个最大影响力节点的发现第38页
  3.3 实验结果与分析第38-43页
    3.3.1 实验环境与数据集第39-40页
    3.3.2 实验评价指标第40页
    3.3.3 实验对比及分析第40-43页
  3.4 本章小结第43-45页
第4章 融合节点相似度的影响力最大化研究方法第45-59页
  4.1 问题的提出第45-46页
  4.2 常用的相似度方法概述第46-47页
    4.2.1 Jaccard相似度第46-47页
    4.2.2 余弦相似度第47页
  4.3 IMNS影响传播模型的设计第47-50页
    4.3.1 基于节点相似度的修正因子第48页
    4.3.2 融合节点相似度的影响力最大化算法第48-50页
  4.4 实验结果与分析第50-58页
    4.4.1 实验环境与数据集第50-51页
    4.4.2 实验评价指标第51-52页
    4.4.3 参数选择第52-55页
    4.4.4 实验对比及分析第55-58页
  4.5 本章小结第58-59页
总结第59-61页
参考文献第61-65页
附录 A 攻读学位期间取得的研究成果第65-66页
致谢第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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