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基于網絡嵌入的影響力最大化算法研究

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基于網絡嵌入的影響力最大化算法研究
論文目錄
 
中文摘要第1-4頁
Abstract第4-9頁
第一章 緒論第9-20頁
  1.1 研究背景第9-10頁
  1.2 研究意義第10-11頁
  1.3 相關工作研究現狀第11-17頁
    1.3.1 網絡嵌入算法研究現狀第11-13頁
    1.3.2 聚類算法研究現狀第13-15頁
    1.3.3 影響力最大化研究現狀第15-17頁
  1.4 本文的主要研究內容第17-18頁
  1.5 論文結構第18-20頁
第二章 影響力最大化問題的相關知識第20-31頁
  2.1 影響力最大化問題第20頁
  2.2 影響力傳播模型第20-27頁
    2.2.1 獨立級聯模型(Independent Cascade Model)第21-23頁
    2.2.2 線性閾值模型(Linear Threshold Model)第23-24頁
    2.2.3 其他的傳播模型第24-27頁
  2.3 影響力最大化算法第27-30頁
    2.3.1 基于貪婪策略的算法第27-29頁
    2.3.2 基于網絡拓撲結構的算法第29頁
    2.3.3 基于滲流理論的算法第29-30頁
  2.4 本章小結第30-31頁
第三章 網絡嵌入算法研究第31-53頁
  3.1 Deep Walk算法第31-39頁
    3.1.1 Random Walk算法第33-34頁
    3.1.2 Skip-Gram模型第34-36頁
    3.1.3 Hierarchical Softmax第36-39頁
  3.2 C-Deep Walk算法第39-43頁
  3.3 實驗第43-51頁
    3.3.1 數據集第44-45頁
    3.3.2 數據集劃分第45頁
    3.3.3 評價指標第45-46頁
    3.3.4 算法參數設置第46-47頁
    3.3.5 實驗結果及分析第47-51頁
  3.4 本章小結第51-53頁
第四章 基于網絡嵌入的影響力最大化第53-74頁
  4.1 算法思想第53-54頁
  4.2 算法流程第54-62頁
    4.2.1 聚類算法的選擇第54-56頁
    4.2.2 網絡嵌入算法的選擇第56-60頁
    4.2.3 候選種子集的產生第60-61頁
    4.2.4 基于貪婪算法的種子節點集選擇第61-62頁
  4.3 算法復雜性分析第62-64頁
  4.4 實驗第64-73頁
    4.4.1 實驗數據集第64-65頁
    4.4.2 實驗環境第65頁
    4.4.3 實驗結果及分析第65-73頁
  4.5 本章小結第73-74頁
第五章 總結與展望第74-76頁
  5.1 總結第74-75頁
  5.2 展望第75-76頁
參考文獻第76-82頁
在學期間的研究成果第82-83頁
致謝第83頁

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