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大數據網絡傳播模型和算法

包郵 大數據網絡傳播模型和算法

作者：陳衛
出版社：人民郵電出版社出版時間：2020-04-01
開本： 24cm 頁數： 280頁
中 圖 價:¥99.7(5.9折) 定價  ¥169.0 登錄后可看到會員價
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大數據網絡傳播模型和算法 版權信息

大數據網絡傳播模型和算法 本書特色

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。全書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研究成果。

大數據網絡傳播模型和算法 內容簡介

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、傳染病模型等網絡傳播模型。 2.對模型之間的關系作了一定闡述。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，更有的放矢地應用也有成果。 3.包括網絡傳播中的*模型和算法，如基于反向可達集合的影響力*化算法、基于Shapley值的網絡影響力中心度算法、包含競爭和互補關系的傳播模型和算法等。 4.數學和算法描述描寫深入，使得本冊圖書區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鍵技術內容和背景。

大數據網絡傳播模型和算法 目錄

第　1章 網絡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　獨立級聯模型　013

2.3　線性閾值模型　017

2.4　觸發模型　024

2.5　通用閾值模型和通用級聯模型　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　相關文獻小結和補充資料　044

參考文獻　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　相關文獻小結和補充資料　061

參考文獻　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　相關文獻小結和補充資料　109

參考文獻　115

第5章　單實體下其他影響力傳播模型和優化問題　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　基于影響力的網絡中心性刻畫　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　相關文獻小結和補充資料　171

參考文獻　186

第6章　多實體的影響力傳播模型和優化問題　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　相關文獻小結和補充資料　229

參考文獻　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　網絡傳播的相變分析及其相關研究　255

7.4　基于博弈論的傳播模型　260

參考文獻　263

第8章　網絡傳播的推斷和學習　267

參考文獻　274

結束語　277

附　錄 常用符號表　279

展開全部

大數據網絡傳播模型和算法 作者簡介

陳衛 微軟亞洲研究院高 級研究員，清華大學客座教授，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性研究成果，他引次數已逾6000次。陳衛與另外兩位合作者曾合著這方面的第 一部英文學術專著。在網絡科學、社交網絡其他相關方向及在線學習、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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