本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播最大化問題研究

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【摘要】：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展及智能終端的普及給社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展注入了新的活力,挖掘出了社交網(wǎng)絡(luò)的最大價(jià)值。社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的信息傳播能力度量成為研究社交網(wǎng)絡(luò)的難點(diǎn)和熱點(diǎn)問題。該研究主要應(yīng)用于商業(yè)中的病毒式營(yíng)銷和最新的O2O電子商務(wù)模式,病毒式營(yíng)銷方式的目的是在付出最小營(yíng)銷成本的同時(shí)獲取到盡可能多的商業(yè)回報(bào)。是要尋找一個(gè)影響力最大的初始集合使得所付出代價(jià)最小而信息在該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中傳播最廣泛;O2O模式是將線下商務(wù)的機(jī)會(huì)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合在了一起,讓互聯(lián)網(wǎng)成為線下交易的前臺(tái)。通過(guò)這種模式,線下服務(wù)就可以用線上來(lái)攬客,消費(fèi)者可以用線上來(lái)篩選服務(wù),成交可以在線結(jié)算,從而可以很快達(dá)到規(guī)模。隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和完善,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)也表現(xiàn)出了新的特性,傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播最大化算法不能滿足這些特性,這種情況下,結(jié)合移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的新特性提出新的信息傳播最大化算法,或者根據(jù)這些特性改進(jìn)現(xiàn)有的信息傳播最大化算法,具有十分重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò) 微信 公眾平臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究的背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀分析10-13
• 1.3 研究的目標(biāo)和主要內(nèi)容13-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第二章 微信與微信公眾號(hào)17-29
• 2.1 微信及其發(fā)展過(guò)程17-24
• 2.1.1 微信17-20
• 2.1.2 微信的發(fā)展過(guò)程20-24
• 2.2 微信的傳播模式與特點(diǎn)24-25
• 2.2.1 微信傳播特點(diǎn)24-25
• 2.2.2 微信傳播模式25
• 2.3 微信公眾平臺(tái)25-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 測(cè)試網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的搭建29-41
• 3.1 公眾號(hào)的申請(qǐng)與后臺(tái)建設(shè)29-37
• 3.1.1 公眾號(hào)的申請(qǐng)29-30
• 3.1.2 公眾號(hào)的開發(fā)30-37
• 3.2 公眾號(hào)的推廣（節(jié)點(diǎn)的添加）37-38
• 3.3 公眾平臺(tái)的維護(hù)38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第四章 信息傳播模型與算法41-47
• 4.1 信息傳播模型41-42
• 4.2 貪心算法42-44
• 4.3 啟發(fā)式算法Max Degree算法44-45
• 4.4 Nearby first算法45-46
• 4.5 本章小結(jié)46-47
• 第五章 傳播效果的測(cè)試與分析47-57
• 5.1 算法的測(cè)試方法47
• 5.2 節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收集、分析、處理47-51
• 5.2.1 通過(guò)微信公眾號(hào)后臺(tái)數(shù)據(jù)的收集分析與處理47-49
• 5.2.2 通過(guò)粉絲互動(dòng)獲得的節(jié)點(diǎn)具體數(shù)據(jù)的收集分析與處理49-51
• 5.3 算法傳播效果測(cè)試51-53
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57
• 6.2 下一步研究工作展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-61
• 致謝61-63
• 附錄63

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5 杜p，

本文編號(hào)：1028777