基于三角邻域复杂网络影响最大化分析

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摘 要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 课题背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 节点重要性排序问题的研究现状

1.2.2 影响最大化问题的研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 本文组织结构

第2章 复杂网络影响最大化相关理论

2.1 复杂网络相关概念

2.1.1 小世界特性

2.1.2 聚类系数

2.2 节点重要性指标

2.3 常用影响最大化算法

2.3.1 贪婪算法

2.3.2 启发式算法

2.4 常用社团结构算法

2.4.1 GN算法

2.4.2 层次化社团检测

2.5 网络传播

2.5.1 独立级联模型

2.5.2 线性阈值模型

2.5.3 SIR模型

2.6 本章小结

第3章 基于三角邻域与k-shell重要性排序算法

3.1 引言

3.2 相关概念

3.2.1 符号定义

3.2.2 三角邻域相似度

3.3 基于三角邻域与k-shell重要性排序算法

3.3.1 算法思想

3.3.2 算法设计

3.4 本章小结

第4章 基于社团混合式影响最大化算法

4.1 引言

4.2.1 符号定义

4.2.2 社团结构特性

4.3 基于社团混合式影响最大化算法

4.3.1 算法思想

4.3.2 算法设计

4.4 本章小结

第5章 实验结果和分析

5.1 实验环境

5.2 实验仿真模型和评价标准

5.2.1 基于三角邻域与k-shell节点重要性的排序算法评价标准

5.2.2 基于社团混合式影响最大化算法算法评价标准

5.3 基于三角邻域与k-shell节点重要性的排序算法实现与结果分析

5.3.1 实验数据集

5.3.2 实验结果分析

5.4 基于社团混合式影响最大化算法实现与结果分析

5.4.1 实验数据集

5.4.2 实验结果分析

5.5 本章小结

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致 谢