摘要
第一章 绪论
1.1 研究目的和意义
1.2 影响最大化研究现状
1.3 存在的主要问题
1.4 本文主要研究内容
1.5 本文的组织安排
第2章 背景知识和相关工作
2.1 背景知识
2.1.1 经典网络模型和图存储结构
2.1.2 影响传播模型
2.1.3 影响最大化问题定义
2.2 相关工作
2.3 本章小结
第3章 动态社交网络中增量式影响最大化算法
3.1 引言
3.2 动态影响最大化DIM
3.2.1 活边模型
3.2.2 动态影响最大化问题定义
3.2.3 动态影响最大化算法DIM
3.3 初始种集获取算法Init_Seed
3.3.1 用户影响力的计算
3.3.2 路径遍历算法GetAllPath
3.3.3 Init_Seed算法
3.4 种集更新算法Inc_Seed
3.4.1 拓扑变动算法
3.4.2 种集更新算法Inc_Seed
3.5 剪枝策略以及优化算法
3.5.1 剪枝策略
3.5.2 优化算法Opt_DIM
3.6 实验结果与分析
3.6.1 实验数据和评价指标
3.6.2 实验结果与分析
3.7 本章小结
第4章 推荐社交网络中基于主题的影响最大化
4.1 引言
4.2 主题感知超级影响传播模型(TSID)
4.3 影响概率的计算
4.3.1 内部影响概率计算
4.3.2 外部影响概率计算
4.4 基于路径的主题感知影响最大化算法(TIP)
4.4.1 推荐社交网中影响最大化问题定义
4.4.2 用户偏好值的计算
4.4.3 用户影响力的计算
4.4.4 TIP算法
4.5 实验结果与分析
4.5.1 实验设置
4.5.2 实验结果与分析
4.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的学术论文
声明