大型网络中具有线性时间复杂度的影响最大化模型

影响最大化论文 线性时间算法论文 社区结构论文 迭代寻优论文
论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 背景知识第8-9页
    1.2 研究现状第9-13页
        1.2.1 基于次模的算法第9-10页
        1.2.2 基于节点中心性度量指标的算法第10-11页
        1.2.3 基于传播路径的算法第11-12页
        1.2.4 基于社区机构的算法第12-13页
    1.3 本文研究内容第13-14页
        1.3.1 基于多层邻居潜力和社区结构的线性时间复杂度模型第13-14页
        1.3.2 基于节点邻域和迭代寻优的线性时间复杂度模型第14页
    1.4 本文组织结构第14-15页
2 理论基础第15-24页
    2.1 图基本概念第15-19页
        2.1.1 图的定义第15-16页
        2.1.2 图的类型第16-18页
        2.1.3 图的计算机表示第18-19页
    2.2 社区结构和社区检测第19-21页
        2.2.1 社区结构第19页
        2.2.2 社区结构检测算法第19-20页
        2.2.3 评价社区检测算法第20-21页
    2.3 影响最大化基本概念第21-22页
        2.3.1 影响最大化问题定义第21页
        2.3.2 影响力传播模型第21页
        2.3.3 次模函数第21-22页
    2.4 实验基础第22-24页
        2.4.1 数据集第22-23页
        2.4.2 对比算法第23页
        2.4.3 度量标准第23-24页
3 基于多层邻居潜力和社区结构的影响最大化第24-38页
    3.1 基本定义第24页
    3.2 基于多层邻居潜力和社区结构的线性时间复杂度模型第24-31页
        3.2.1 社区间基于多层潜力的种子扩散第25-26页
        3.2.2 社区内的影响扩散第26-27页
        3.2.3 目标函数的次模性第27-29页
        3.2.4 算法概述第29-31页
        3.2.5 复杂度分析第31页
    3.3 实验第31-38页
        3.3.1 实验设置第31-32页
        3.3.2 实验结果第32-36页
        3.3.3 实验结果总结第36-38页
4 基于节点邻域和迭代寻优的影响最大化第38-51页
    4.1 基本定义第38页
    4.2 基于节点邻域和迭代寻优的线性时间复杂度模型第38-44页
        4.2.1 计算节点影响力第39-43页
        4.2.2 选择种子节点第43页
        4.2.3 算法概述第43-44页
        4.2.4 复杂度分析第44页
    4.3 实验第44-51页
        4.3.1 实验设置第44-45页
        4.3.2 实验结果第45-50页
        4.3.3 实验结果总结第50-51页
5 总结与展望第51-53页
    5.1 论文总结第51页
    5.2 工作展望第51-53页
致谢第53-55页
参考文献第55-60页
附录第60页
    A.作者在校期间取得的学术成果第60页
    B.作者在攻读硕士学位期间申请的科研专利第60页
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论文编号ABS4590916,这篇论文共60页
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