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社交网络中个体对群体影响力分析及数据可视化平台

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社交网络中个体对群体影响力分析及数据可视化平台
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
专用术语注释表第9-11页
第一章 绪论第11-15页
  1.1 课题的研究背景与意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-14页
  1.3 论文的组织结构第14-15页
第二章 复杂网络影响力相关理论与技术第15-28页
  2.1 图的基本理论第15-18页
    2.1.1 网络的图表示第15-17页
    2.1.2 图的计算机表示第17-18页
  2.2 网络的相关概念第18-20页
    2.2.1 度第18-19页
    2.2.2 网络直径和路径第19-20页
  2.3 网络重要节点算法第20-24页
    2.3.1 度中心性第20页
    2.3.2 PageRank算法第20-21页
    2.3.3 K-shell算法第21-22页
    2.3.4 介数中心性第22-24页
  2.4 评价方法第24-27页
    2.4.1 病毒传播模型第24页
    2.4.2 SI模型第24-26页
    2.4.3 SIR模型第26-27页
  2.5 本章小结第27-28页
第三章 社交网络个体对群体影响力分析算法第28-36页
  3.1 路径搜索算法第28-30页
  3.2 贡献度第30-32页
  3.3 算法模型第32-35页
    3.3.1 个体间影响力第32-33页
    3.3.2 个体对群体影响力定义第33-34页
    3.3.3 个体对群体影响力算法第34-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第四章 个体对群体影响力仿真实验与结果分析第36-49页
  4.1 仿真网络和方法第36-37页
  4.2 网络传播仿真分析第37-46页
    4.2.1 随机网络传播仿真第37-40页
    4.2.2 Email网络传播仿真第40-44页
    4.2.3 Zachary网络传播仿真第44-46页
  4.3 个体对群体影响力定量分析第46-48页
  4.4 本章小结第48-49页
第五章 网络数据可视化平台第49-61页
  5.1 数据可视化第49-51页
    5.1.1 数据可视化发展历史第49-50页
    5.1.2 数据可视化分类第50-51页
  5.2 开发环境与相关技术第51-52页
  5.3 需求分析第52-53页
  5.4 系统总体设计第53-55页
    5.4.1 系统架构第53-54页
    5.4.2 系统功能第54-55页
  5.5 系统界面设计第55-59页
    5.5.1 整体界面设计第55-56页
    5.5.2 数据读写第56-57页
    5.5.3 网络参数计算界面第57页
    5.5.4 网络拓扑映射界面第57-58页
    5.5.5 F_(iG)算法实现界面第58-59页
  5.6 系统测试第59页
  5.7 基于web的数据可视化平台优点和应用第59-61页
第六章 总结与展望第61-64页
  6.1 本文总结第61-62页
  6.2 展望第62-64页
参考文献第64-67页
附录1 程序清单第67-68页
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文第68-69页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第69-70页
致谢第70页

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