Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 27 trang
Dung lượng: 468 KB

Giới thiệu nội dung

Nghiên cứu một số phương pháp giải bài toán cực đại ảnh hưởng trên mạng xã hội với ràng buộc ưu tiên và chi phí

Tác giả: Vũ Chí Quang

Lĩnh vực: Hệ thống Thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp giải bài toán cực đại ảnh hưởng trên mạng xã hội (SN), đặc biệt khi có các ràng buộc về ưu tiên và chi phí. Với sự phát triển mạnh mẽ của SN, việc tối ưu hóa việc lan truyền thông tin trên các nền tảng này trở nên cần thiết. Luận án đề xuất các mô hình và thuật toán mới để giải quyết bài toán Cực đại ảnh hưởng với ràng buộc ưu tiên (IMP) và bài toán Cực đại ảnh hưởng lan truyền thông tin nhiều chủ đề với chi phí giới hạn (BkIM). Các thuật toán được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả và khả năng ứng dụng trên các mạng xã hội có quy mô lớn.

Mục lục chi tiết:

  • MỞ ĐẦU
  • CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CỦA LUẬN ÁN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
    • 1.1 Giới thiệu về mạng xã hội
    • 1.2 Mô hình hóa lan truyền thông tin trên mạng xã hội
      • 1.2.1 Mô hình Ngưỡng tuyến tính (LT)
      • 1.2.2 Mô hình Bậc độc lập (IC)
    • 1.3 Một số bài toán lan truyền thông tin trên mạng xã hội
      • 1.3.1 Cực đại ảnh hưởng (Influence Maximization – IM)
      • 1.3.2 Phát hiện thông tin (Information Detection – ID)
      • 1.3.3 Ngăn chặn ảnh hưởng (Influence Blocking – IB)
    • 1.4 Bài toán tối ưu tổ hợp và một số phương pháp giải các bài toán tối ưu tổ hợp.
    • 1.5 Các nghiên cứu liên quan
      • Các nghiên cứu liên quan trong nước:
      • Các nghiên cứu liên quan bài toán cực đại ảnh hưởng:
      • Các nghiên cứu liên quan bài toán cực đại ảnh hưởng lan truyền thông tin nhiều chủ đề.
    • 1.6 Kết luận chương
  • CHƯƠNG 2: CỰC ĐẠI ẢNH HƯỞNG VỚI RÀNG BUỘC ƯU TIÊN TRÊN MẠNG XÃ HỘI
    • 2.1 Phát biểu bài toán IMP
    • 2.2 Đề xuất thuật toán
      • 2.2.1 Thuật toán tham lam tích hợp IG
      • 2.2.2 Thuật toán lấy mẫu dựa trên tham lam tích hợp IGS
    • 2.3 Thực nghiệm và đánh giá kết quả
      • 2.3.1 Thực nghiệm
      • 2.4.2 Đánh giá kết quả