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社交网络中用户影响力的研究
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社交网络中用户影响力的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
　　1.1 研究背景及意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-13页
　　　　1.2.1 信息传播模型第12页
　　　　1.2.2 用户影响力计算第12-13页
　　　　1.2.3 影响力最大化问题第13页
　　1.3 论文研究内容第13-15页
　　　　1.3.1 用户影响力计算第14页
　　　　1.3.2 影响力最大化问题第14-15页
　　1.4 论文组织结构第15页
　　1.5 本章小结第15-16页
第二章 相关研究综述第16-27页
　　2.1 社交网络第16-18页
　　　　2.1.1 社交网络的特征第16-17页
　　　　2.1.2 社交网络的发展趋势第17-18页
　　2.2 用户影响力衡量指标及计算方法第18-22页
　　　　2.2.1 度中心性第18-19页
　　　　2.2.2 介数中心性第19页
　　　　2.2.3 接近中心性第19-20页
　　　　2.2.4 K-shell算法第20-21页
　　　　2.2.5 HITS算法第21页
　　　　2.2.6 PageRank算法第21-22页
　　2.3 信息传播模型第22-23页
　　　　2.3.1 线性阈值模型第22页
　　　　2.3.2 独立级联模型第22页
　　　　2.3.3 病毒模型第22-23页
　　2.4 影响力最大化问题研究第23-24页
　　　　2.4.1 问题定义第23-24页
　　　　2.4.2 典型的影响力最大化算法第24页
　　2.5 Hadoop介绍第24-26页
　　　　2.5.1 HDFS第24-25页
　　　　2.5.2 MapReduce第25-26页
　　2.6 本章小结第26-27页
第三章 用户影响力计算问题研究第27-40页
　　3.1 影响力定义第27-28页
　　　　3.1.1 相对影响力第27页
　　　　3.1.2 全局影响力第27-28页
　　3.2 用户领域划分第28-30页
　　　　3.2.1 基于内容的用户领域划分第28-29页
　　　　3.2.2 基于用户关系的用户领域划分第29-30页
　　3.3 构建用户影响力计算模型第30-31页
　　3.4 用户影响力计算算法第31-34页
　　　　3.4.1 算法描述第31-32页
　　　　3.4.2 算法流程图第32-33页
　　　　3.4.3 算法伪代码第33页
　　　　3.4.4 算法分析第33-34页
　　3.5 基于用户影响力的应用第34-39页
　　　　3.5.1 用户关系预测第34-36页
　　　　3.5.2 微博被转发数预测第36-39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第四章 影响力最大化算法研究第40-46页
　　4.1 基于社交网络的信息传播模型第40-41页
　　4.2 影响力最大化算法第41-45页
　　　　4.2.1 节点的社团连通性第41-42页
　　　　4.2.2 节点的扩散度第42页
　　　　4.2.3 社团代理节点选取第42页
　　　　4.2.4 算法描述第42-43页
　　　　4.2.5 算法流程图第43-44页
　　　　4.2.6 算法伪代码第44页
　　　　4.2.7 算法分析第44-45页
　　4.3 本章小结第45-46页
第五章 实验设计与实现第46-60页
　　5.1 实验环境第46页
　　　　5.1.1 硬件环境第46页
　　　　5.1.2 软件环境第46页
　　5.2 实验数据第46-50页
　　5.3 用户影响力计算实验第50-56页
　　　　5.3.1 用户领域划分实验结果第50-52页
　　　　5.3.2 用户影响力计算第52-56页
　　5.4 影响力最大化实验第56-59页
　　　　5.4.1 对比算法第56-57页
　　　　5.4.2 实验结果分析第57-59页
　　5.5 本章小结第59-60页
第六章 总结及展望第60-63页
　　6.1 本文取得的研究成果第60-61页
　　　　6.1.1 用户领域划分第60页
　　　　6.1.2 用户影响力计算第60页
　　　　6.1.3 信息传播模型第60-61页
　　　　6.1.4 影响力最大化算法第61页
　　6.2 本文存在的不足之处第61页
　　6.3 下一步工作第61-63页
参考文献第63-68页
致谢第68-69页
攻读硕士研究生期间发表的论文第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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