基于代价的影响力最大化算法研究

目录

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 信息传播模型研究现状

1.2.2 影响力最大化研究现状

1.2.3 有关代价的影响力最大化研究现状

1.3 亟待解决的问题

1.4 研究内容

1.5 技术路线

1.6 组织结构

第二章 相关技术

2.1 社交网络中度量用户影响力相关研究

2.1.1 社交网络定义

2.1.2 影响力的度量

2.2 社交网络中影响力最大化相关研究

2.2.1 影响力最大化定义

2.2.2 社交网络中信息传播模型

2.2.3 解决方法

2.3 常见的影响力最大化算法

2.3.1 基于Monte Carlo模拟的贪心算法

2.3.2 具有成本效益的影响力最大化算法

2.3.3 基于跳步的影响力最大化算法

2.4 本章小结

第三章 基于最小代价的影响力最大问题的惰性前进算法研究

3.1 问题定义

3.2 基于最小代价的影响力最大问题的惰性前进算法设计

3.2.1 设计思路

3.2.2 收益率最大化的计算

3.2.3 建立候选集

3.2.4 基于Hop-cost的LazyFarword算法

3.2.5 算法复杂性分析

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验数据

3.3.2 算法比较

3.3.3 实验结果

3.4 本章小结

第四章 基于不同预算下IM问题的惰性前进算法研究

4.1 问题定义

4.2 基于不同预算下IM问题的惰性前进算法设计

4.2.1 设计思路

4.2.2 基于节点最大“性价比”的计算

4.2.3 不同预算下基于多跳步IM算法的种子集挑选

4.2.4 基于不同预算下IM问题的惰性前进算法

4.3 实验结果与分析

4.3.1 实验数据

4.3.2 比较算法

4.3.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第五章 基于λ覆盖的最小成本目标集选择算法

5.1 引言

5.2 问题定义

5.3 基于λ覆盖的最小成本目标集选择算法设计

5.3.1 算法设计思路

5.3.2 有关λ覆盖的最小成本目标集选择问题

5.3.3 基于跳步的λ覆盖MCTSS问题

5.4 实验分析

5.4.1 实验设置

5.4.2 实验结果

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

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