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大數據網絡傳播模型和算法
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附錄 常用符號表
信息和影響力在人際網絡中的傳播無處不在。大規模社交網絡平臺的普及和大數據技術的應用為研究信息和影響力在網絡中的傳播提供了全新的機會。《大數據網絡傳播模型和算法》系統總結了信息和影響力傳播模型和算法方面的近二十年的研究成果。在傳播模型方面,本書詳細介紹了若干經典的隨機傳播模型,準確論述了模型之間的關系和模型的主要性質。在傳播算法方面,本書以影響力最大化為主線,介紹了適用于不同場景的基于影響力傳播的優化問題和算法。此外,本書也介紹了其他傳播模型和基于數據的網絡傳播的推斷和學習方法等。本書以扎實的理論論述為基礎,將基礎理論與多方面的應用背景結合,并介紹了相關方面的最新研究成果。
目錄(55章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容提要
- 《國之重器出版工程》
- 叢書總序
- 前言
- 第1章 網絡傳播模型概述和分類
- 第2章 影響力傳播的基本模型
- 2.1 遞進性影響力傳播模型的基本概念
- 2.2 獨立級聯模型
- 2.3 線性閾值模型
- 2.4 觸發模型
- 2.5 通用閾值模型和通用級聯模型
- 2.6 傳播模型的次模性
- 2.7 通用閾值模型之外的傳播模型
- 2.8 相關文獻小結和補充資料
- 參考文獻
- 第3章 影響力擴展度的計算
- 3.1 精確影響力擴展度計算的難解性
- 3.2 影響力擴展度計算的蒙特卡洛近似
- 3.3 特殊圖中的影響力擴展度的精確計算
- 3.4 相關文獻小結和補充資料
- 參考文獻
- 第4章 影響力最大化問題和算法
- 4.1 影響力最大化問題的定義及其NP難解性
- 4.2 基于次模性的影響力最大化的貪心算法
- 4.3 可擴展的影響力最大化算法
- 4.4 相關文獻小結和補充資料
- 參考文獻
- 第5章 單實體下其他影響力傳播模型和優化問題
- 5.1 帶傳播延遲的模型和受限時間的影響力最大化
- 5.2 收入和利潤最大化問題
- 5.3 種子集合最小化問題
- 5.4 自適應的影響力最大化
- 5.5 在線影響力最大化
- 5.6 一般營銷策略下的影響力最大化
- 5.7 基于影響力的網絡中心性刻畫
- 5.8 相關文獻小結和補充資料
- 參考文獻
- 第6章 多實體的影響力傳播模型和優化問題
- 6.1 多實體競爭傳播模型及影響力最大化
- 6.2 帶負面評價的傳播模型和影響力最大化
- 6.3 涵蓋競爭和互補的一般多實體模型及互補模型下的影響力最大化
- 參考文獻
- 第7章 其他傳播模型和傳播分析
- 7.1 選舉模型
- 7.2 傳染病傳播模型
- 7.3 網絡傳播的相變分析及其相關研究
- 7.4 基于博弈論的傳播模型
- 參考文獻
- 第8章 網絡傳播的推斷和學習
- 參考文獻
- 結束語
- 附錄 常用符號表 更新時間:2020-05-26 17:37:58
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