更新时间：2023-11-20 19:49:21
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内容简介
前言
第一部分 移动社会网络概述
第1章 移动社会网络
1.1 移动社会网络及其性质
1.2 信息物理社会系统
1.2.1 车载社会网络
1.2.2 智能电网
1.3 本章小结
参考文献
第2章 社会影响力与信息传播模型
2.1 社会影响力
2.2 信息传播模型
2.3 本章小结
第二部分 移动社会网络的重要节点识别
第3章 基于活跃度的重要节点识别方案
3.1 背景与相关工作
3.2 节点活跃度的定义
3.3 基于活跃度的重要节点识别
3.3.1 基于活跃度的重要节点识别算法
3.3.2 SIS模型传播算法
3.4 实验与分析
3.4.1 实验数据集简介
3.4.2 不同方案识别出的重要节点的对比
3.4.3 不同方案传播能力的比较
3.5 本章小结
第4章 基于社会属性和拓扑性质的重要节点识别方案
4.1 背景与相关工作
4.2 基于社会属性和结构洞的重要节点识别
4.2.1 用户社会属性相似度的计算
4.2.2 用户拓扑位置重要性的计算
4.2.3 用户的社会影响力计算
4.3 算法分析
4.3.1 基于社会属性的用户重要性分析
4.3.2 基于拓扑位置的用户重要性分析
4.4 实验与分析
4.4.1 实验数据集的信息
4.4.2 采用不同方法识别出的前k个节点的对比
4.4.3 移除SASH识别出的节点和网络鲁棒性的关系
4.5 本章小结
第5章 基于全局信任模型的重要节点识别方案
5.1 背景及相关工作
5.2 基于全局信任模型的重要节点识别
5.3 实验与分析
5.3.1 实验数据集简介
5.3.2 相关实验与分析
5.4 本章小结
第6章 基于随机游走概率的重要节点识别方案
6.1 背景及相关工作
6.2 基于随机游走概率的重要节点识别
6.2.1 基于二跳邻居网络的节点影响力评估
6.2.2 基于随机游走概率的重要节点选取
6.3 实验与分析
6.3.1 实验数据集及对比方案
6.3.2 算法参数设置
6.3.3 实验结果分析
6.4 本章小结
第三部分 移动社会网络的信息传播
第7章 基于局部密度聚类的社团检测方案
7.1 背景与相关工作
7.2 基于局部密度聚类的社团检测
7.2.1 用户重要性度量
7.2.2 局部密度聚类
7.3 对比实验与分析
7.3.1 实验数据集的信息
7.3.2 聚类效果
7.3.3 评价指标的比较
7.4 本章小结
第8章 基于波动粒子群的信息传播最大化方案
8.1 背景与相关工作
8.2 基于波动粒子群的最具影响力节点识别
8.2.1 基于社团划分的最具影响力初始节点识别
8.2.2 波动粒子群优化算法
8.3 实验与分析
8.3.1 实验数据集的信息
8.3.2 不同数据集中的社团划分效果
8.3.3 影响力节点对移动社会网络鲁棒性的影响
8.3.4 实验结果分析
8.4 本章小结
第9章 基于模体的信息传播最大化方案
9.1 背景与相关工作
9.2 基于模体的信息传播最大化
9.2.1 关键网络模体的定义
9.2.2 基于机器学习的网络模体识别
9.2.3 信息传播网络的重构
9.3 实验与分析
9.3.1 实验数据及参数设置
9.3.2 实际案例分析
9.3.3 模体重要性评价
9.3.4 信息传播最大化效率
