声明
致谢
摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 影响力最大化
1.2.2 多目标优化算法
1.3 本文主要研究内容与贡献
1.4 本文组织结构
第二章 社交网络与多目标优化相关理论
2.1 社交网络及其特点
2.2 社交网络影响力的度量
2.2.1 基于中心性度量
2.2.2 PageRank
2.3 社交网络影响力传播模型
2.3.1 传染病模型
2.3.2 独立级联模型(ICM)
2.3.3 线性阈值模型(LTM)
2.4.1 影响力最大化问题
2.4.2 影响力最大化求解算法
2.5 多目标优化方法
2.5.1 多目标问题的定义
2.5.2 多目标优化模型
第三章 影响力最大化模型与求解算法
3.1 引例
3.2 影响力模型构建
3.2.1 信息扩散影响目标
3.2.2 用户兴趣偏好目标
3.2.3 企业预算目标
3.3 基于蒙特卡洛抽样的节点影响力计算
3.4.1 算法框架
3.4.2 种子节点选择算法
3.4.3 遗传算子
3.5 本章小结
第四章 并行化计算与实验分析
4.1 并行化计算的需求
4.2 基于Hadoop的计算框架
4.3 算法并行化设计
4.4 实验与分析
4.4.1 并行化实验
4.4.2 一般性实验结果
4.4.3 实验对比
4.4.4 敏感性分析
4.4.5 实验结论
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况