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1绪论1

1.1 交互行为影响社交网络信息传播效果的背景分析1

1.1.1 时代背景2

1.1.2 学术背景4

1.2 交互行为影响社交网络信息传播效果的研究意义8

1.3 本书的组织安排9

2随机过程基础知识12

2.1 齐次泊松过程理论12

2.1.1 齐次泊松过程定义12

2.1.2 齐次泊松过程下的时间间隔与等待时间的分布16

2.1.3 齐次泊松过程下到达时间的条件分布18

2.2 非齐次泊松过程理论21

2.2.1 非齐次泊松过程下事件到达的概率分布22

2.2.2 非齐次泊松过程下事件到达时间的条件概率分布23

3社交网络上的交互行为特征26

3.1 交互行为的时间分布26

3.1.1 具有截止期限的排队模型28

3.1.2 兴趣驱动的人类在线活动时间规律模型30

3.1.3 具有服务时间的行为动力学模型32

3.2 交互行为的关系强度35

3.2.1 局部属性下的交互行为关系强度35

3.2.2 路径属性下的交互行为关系强度38

3.2.3 随机游走属性下的交互行为关系强度40

3.3 参与交互行为的节点重要性43

3.3.1 基于局部属性的节点重要性43

3.3.2 基于全局属性的节点重要性44

3.3.3 基于随机游走的节点重要性49

4社交网络上的信息传播理论56

4.1 基于均匀网络结构的传染病传播56

4.2 基于小世界网络结构的信息传播58

4.2.1 小世界网络模型58

4.2.2 小世界网络结构下的信息传播59

4.3 基于无尺度网络结构的信息传播61

4.3.1 无尺度网络模型61

4.3.2 无尺度网络结构下的信息传播64

5对流扩散理论下的交互行为时间分布67

5.1 研究背景67

5.2 对流扩散理论模型68

5.2.1 基于优先权决策的排队模型68

5.2.2 对流扩散方程的构建与求解69

5.2.3 交互行为时间分布规律解析71

5.3 交互行为时间分布规律验证73

5.3.1 实际数据验证74

5.3.2 仿真实验数据验证77

5.4 结论82

6交互行为的时间分布对信息传播效果的影响83

6.1 研究背景83

6.2 信息传播模型与传播树模型84

6.2.1 基于SI传染病机制的信息传播模型84

6.2.2 传播树模型84

6.3 传播树模型的动力学机制86

6.4 交互行为的时间分布特征对信息传播效果的影响94

6.5 结论96

7交互行为的关系强度对信息传播效果的影响98

7.1 研究背景98

7.2 基于交互行为度量节点间的关系强度100

7.2.1 互动行为、交互活动及交互行为的定义100

7.2.2 关系强度的度量方法100

7.3 基于交互行为构建关系网络101

7.3.1 实验数据101

7.3.2 基于Pareto定律界定互动行为的时间间隔阈值102

7.3.3 基于时间间隔阈值的交互活动103

7.3.4 基于交互行为构建关系网络104

7.4 关系网络中节点的信息传播效果106

7.4.1 SIR传播模型107

7.4.2 节点的信息传播效果（α=1）108

7.4.3 不同α值下的节点信息传播效果109

7.4.4 好友推荐策略下活跃节点的信息传播效果110

7.5 结论112

8参与交互的节点重要性对信息传播效果的影响116

8.1 研究背景116

8.2 基于经典的节点重要性排序方法的样图分析118

8.2.1 经典的节点重要性排序方法118

8.2.2 节点重要性排序方法的评价标准128

8.2.3 基于经典算法的样图分析129

8.3 基于阻尼系数的CEC算法模型131

8.3.1 CEC算法模型的基本假设132

8.3.2 CEC算法模型的流程132

8.3.3 CEC算法模型中的基本算法133

8.4 节点重要性影响信息传播效果的实例分析135

8.4.1 基于CEC算法模型的样图分析135

8.4.2 实例分析137

8.5 结论144

9总结与展望147

9.1 主要研究成果与结论147

9.2 创新点149

9.3 研究展望150

附录152

参考文献158

后记175