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大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法 版權(quán)信息
- ISBN：9787115525543
- 條形碼：9787115525543 ; 978-7-115-52554-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法 本書特色
信息和影響力在人際網(wǎng)絡(luò)中的傳播無處不在。大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)平臺的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用為研究信息和影響力在網(wǎng)絡(luò)中的傳播提供了全新的機會。全書系統(tǒng)總結(jié)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(xì)介紹了若干經(jīng)典的隨機傳播模型，準(zhǔn)確論述了模型之間的關(guān)系和模型的主要性質(zhì)。在傳播算法方面，本書以影響力化為主線，介紹了適用于不同場景的基于影響力傳播的優(yōu)化問題和算法。此外，本書也介紹了其他傳播模型和基于數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳播的推斷和學(xué)習(xí)方法等。本書以扎實的理論論述為基礎(chǔ)，將基礎(chǔ)理論與多方面的應(yīng)用背景結(jié)合，并介紹了相關(guān)方面的研究成果。
大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法 內(nèi)容簡介
1.描述的模型范圍廣泛，以影響力傳播模型為主，兼顧選舉模型、博弈論模型、傳染病模型等網(wǎng)絡(luò)傳播模型。 2.對模型之間的關(guān)系作了一定闡述。這是研究論文中很少涉及的，在其他綜述性文章和專著中也涉及不多。模型的比較分析有利于研究者和實踐者分清模型的適用場合，更有的放矢地應(yīng)用也有成果。 3.包括網(wǎng)絡(luò)傳播中的*模型和算法，如基于反向可達(dá)集合的影響力*化算法、基于Shapley值的網(wǎng)絡(luò)影響力中心度算法、包含競爭和互補關(guān)系的傳播模型和算法等。 4.數(shù)學(xué)和算法描述描寫深入，使得本冊圖書區(qū)別于一般綜述性文章，能夠給讀者了解從事這方面研究的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)容和背景。
大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法 目錄
第 1章 網(wǎng)絡(luò)傳播模型概述和分類 001
第 2章 影響力傳播的基本模型 009
2.1 遞進性影響力傳播模型的基本概念 010
2.2 獨立級聯(lián)模型 013
2.3 線性閾值模型 017
2.4 觸發(fā)模型 024
2.5 通用閾值模型和通用級聯(lián)模型 026
2.6 傳播模型的次模性 035
2.7 通用閾值模型之外的傳播模型 040
2.8 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 044
參考文獻(xiàn) 047
第3章 影響力擴展度的計算 049
3.1 精確影響力擴展度計算的難解性 050
3.2 影響力擴展度計算的蒙特卡洛近似 052
3.3 特殊圖中的影響力擴展度的精確計算 055
3.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 061
參考文獻(xiàn) 062
第4章 影響力*大化問題和算法 063
4.1 影響力*大化問題的定義及其NP難解性 064
4.2 基于次模性的影響力*大化的貪心算法 066
4.3 可擴展的影響力*大化算法 077
4.3.1 基于反向影響力采樣的IMM算法 078
4.3.2 IMM算法討論及其與蒙特卡洛貪心算法的比較 103
4.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 109
參考文獻(xiàn) 115
第5章 單實體下其他影響力傳播模型和優(yōu)化問題 119
5.1 帶傳播延遲的模型和受限時間的影響力*大化 120
5.1.1 IC-M模型及其下的受限時間影響力*大化 121
5.1.2 連續(xù)時間傳播模型和影響力*大化 125
5.2 收入和利潤*大化問題 127
5.2.1 收入*大化問題 127
5.2.2 利潤*大化問題 133
5.3 種子集合*小化問題 134
5.4 自適應(yīng)的影響力*大化 137
5.5 在線影響力*大化 148
5.6 一般營銷策略下的影響力*大化 155
5.7 基于影響力的網(wǎng)絡(luò)中心性刻畫 161
5.7.1 SNI中心性和Shapley中心性的公理化刻畫 164
5.7.2 計算Shapley和SNI中心性的可擴展算法 169
5.8 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 171
參考文獻(xiàn) 186
第6章 多實體的影響力傳播模型和優(yōu)化問題 195
6.1 多實體競爭傳播模型及影響力*大化 196
6.1.1 競爭性影響力*大化 199
6.1.2 影響力阻斷*大化 208
6.2 帶負(fù)面評價的傳播模型和影響力*大化 212
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*大化 216
6.3.1 涵蓋競爭和互補的一般多實體模型（Com-IC） 216
6.3.2 互補性模型的影響力*大化 223
6.3.3 三明治近似方法 224
6.3.4 反向影響力采樣方法的一般框架和條件 227
6.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 229
參考文獻(xiàn) 235
第7章 其他傳播模型和傳播分析 239
7.1 選舉模型 240
7.2 傳染病傳播模型 248
7.3 網(wǎng)絡(luò)傳播的相變分析及其相關(guān)研究 255
7.4 基于博弈論的傳播模型 260
參考文獻(xiàn) 263
第8章 網(wǎng)絡(luò)傳播的推斷和學(xué)習(xí) 267
參考文獻(xiàn) 274
結(jié)束語 277
附 錄 常用符號表 279
第 2章 影響力傳播的基本模型 009
2.1 遞進性影響力傳播模型的基本概念 010
2.2 獨立級聯(lián)模型 013
2.3 線性閾值模型 017
2.4 觸發(fā)模型 024
2.5 通用閾值模型和通用級聯(lián)模型 026
2.6 傳播模型的次模性 035
2.7 通用閾值模型之外的傳播模型 040
2.8 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 044
參考文獻(xiàn) 047
第3章 影響力擴展度的計算 049
3.1 精確影響力擴展度計算的難解性 050
3.2 影響力擴展度計算的蒙特卡洛近似 052
3.3 特殊圖中的影響力擴展度的精確計算 055
3.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 061
參考文獻(xiàn) 062
第4章 影響力*大化問題和算法 063
4.1 影響力*大化問題的定義及其NP難解性 064
4.2 基于次模性的影響力*大化的貪心算法 066
4.3 可擴展的影響力*大化算法 077
4.3.1 基于反向影響力采樣的IMM算法 078
4.3.2 IMM算法討論及其與蒙特卡洛貪心算法的比較 103
4.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 109
參考文獻(xiàn) 115
第5章 單實體下其他影響力傳播模型和優(yōu)化問題 119
5.1 帶傳播延遲的模型和受限時間的影響力*大化 120
5.1.1 IC-M模型及其下的受限時間影響力*大化 121
5.1.2 連續(xù)時間傳播模型和影響力*大化 125
5.2 收入和利潤*大化問題 127
5.2.1 收入*大化問題 127
5.2.2 利潤*大化問題 133
5.3 種子集合*小化問題 134
5.4 自適應(yīng)的影響力*大化 137
5.5 在線影響力*大化 148
5.6 一般營銷策略下的影響力*大化 155
5.7 基于影響力的網(wǎng)絡(luò)中心性刻畫 161
5.7.1 SNI中心性和Shapley中心性的公理化刻畫 164
5.7.2 計算Shapley和SNI中心性的可擴展算法 169
5.8 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 171
參考文獻(xiàn) 186
第6章 多實體的影響力傳播模型和優(yōu)化問題 195
6.1 多實體競爭傳播模型及影響力*大化 196
6.1.1 競爭性影響力*大化 199
6.1.2 影響力阻斷*大化 208
6.2 帶負(fù)面評價的傳播模型和影響力*大化 212
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*大化 216
6.3.1 涵蓋競爭和互補的一般多實體模型（Com-IC） 216
6.3.2 互補性模型的影響力*大化 223
6.3.3 三明治近似方法 224
6.3.4 反向影響力采樣方法的一般框架和條件 227
6.4 相關(guān)文獻(xiàn)小結(jié)和補充資料 229
參考文獻(xiàn) 235
第7章 其他傳播模型和傳播分析 239
7.1 選舉模型 240
7.2 傳染病傳播模型 248
7.3 網(wǎng)絡(luò)傳播的相變分析及其相關(guān)研究 255
7.4 基于博弈論的傳播模型 260
參考文獻(xiàn) 263
第8章 網(wǎng)絡(luò)傳播的推斷和學(xué)習(xí) 267
參考文獻(xiàn) 274
結(jié)束語 277
附 錄 常用符號表 279
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大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)傳播模型和算法 作者簡介
陳衛(wèi) 微軟亞洲研究院高 級研究員，清華大學(xué)客座教授，中科院計算所客座研究員，IEEE Fellow。在影響力傳播和影響力最 大化方面取得了一系列開創(chuàng)性研究成果，他引次數(shù)已逾6000次。陳衛(wèi)與另外兩位合作者曾合著這方面的第 一部英文學(xué)術(shù)專著。在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)其他相關(guān)方向及在線學(xué)習(xí)、分布式計算等方向，也做出了很多有影響力的工作。
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