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内容感知的社交影响力建模和预测方法研究

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内容感知的社交影响力建模和预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 引言第10-11页
  1.2 研究现状第11-12页
  1.3 研究内容第12-13页
  1.4 本文组织结构第13页
  1.5 本章小结第13-14页
第2章 相关工作及算法描述第14-26页
  2.1 网络表示学习第14-18页
    2.1.1 Deepwalk第14-16页
    2.1.2 图卷积模型第16-17页
    2.1.3 谱图注意力网络第17-18页
  2.2 INF2VEC第18-22页
    2.2.1 问题定义第19-20页
    2.2.2 模型框架第20-22页
  2.3 DeepInf第22-24页
    2.3.1 问题定义第22-23页
    2.3.2 模型框架第23-24页
  2.4 本章小结第24-26页
第3章 内容感知的社交影响力建模与预测方法第26-37页
  3.1 问题定义第27-29页
  3.2 时间序列分析第29-31页
  3.3 关系推理第31-32页
  3.4 采样第32页
  3.5 模型框架第32-36页
  3.6 本章小结第36-37页
第4章 属性信息采集和实验第37-48页
  4.1 属性信息采集算法第37-41页
    4.1.1 Coreness第37-38页
    4.1.2 PageRank第38-39页
    4.1.3 HITS第39-40页
    4.1.4 特征向量中心性第40页
    4.1.5 聚类系数第40-41页
4.2实验第41-47页
    4.2.1 实验环境第41页
    4.2.2 数据集描述第41-42页
    4.2.3 评价指标第42-43页
    4.2.4 对比算法第43页
    4.2.5 模型参数选择第43页
    4.2.6 实验结果及分析第43-47页
  4.3 本章小结第47-48页
第5章 总结与展望第48-50页
  5.1 工作总结第48-49页
  5.2 工作展望第49-50页
参考文献第50-54页
作者简介及科研成果第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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