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1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.前期知识储备： 通过阅读相关文献，了解信息级联、统计机器学习、凸优化、概率图模型、python等相关知识。
2.设计功能： 本设计的任务包括：1）了解统计机器学习基础概念、概率图模型及凸优化方法，学习信息级联相关知识，分析网络信息传播的特点，使用蒙特卡洛算法设计基于历史扩散轨迹的连续时间扩散网络模型；2）通过最大似然估计确定不完整扩散迹线的来源和时间，解决目标函数的非凸问题；使用python对基于历史扩散迹线的连续时间扩散网络模型编码实现；3）分别使用模拟社会网络结构的合成网络和从大型级联网络中推导出的真实网络对模型进行测试，评估模型精度，与现有的模型进行对比分析。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅15篇相关文献（不少于5篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）； 2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细；）； 3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）； 4.完成方法研究、算法设计与实现； 5.按武汉理工大学理工类本科生毕业论文撰写规范撰写毕业论文，完成10000字以上的毕业论文； 6.进行论文答辩。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1.2020/1/11—2020/1/24：明确选题，查阅相关文献，外文翻译和撰写开题报告； 2.2020/1/25—2020/4/30：系统架构，系统设计与开发（或算法研究与设计）、系统测试、分析、比较与完善； 3.2020/5/1—2020/5/25：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审； 4.2020/5/26—2020/6/6：准备论文答辩。
4. 主要参考文献
[1] 魏建良,朱庆华.基于信息级联的网络意见传播及扭曲效应国外研究进展[J].情报学报,2019,38(10):1117-1128.[2] B. A. Prakash, J. Vreeken and C. Faloutsos, "Spotting Culprits in Epidemics: How Many and Which Ones?" 2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining, Brussels, 2012, pp. 11-20. doi: 10.1109/ICDM.2012.136[3] F. Chierichetti, J. Kleinberg, and D. Liben Nowell. Reconstructing Patterns of Information Diffusion from Incomplete Observations. In NIPS, 2011.[4] H. Daneshmand, M. Gomez-Rodriguez, L. Song, and B. Scholkopf. Estimating diffusion network structures: Recovery conditions, sample complexity soft-thresholding algorithm. In ICML, 2014.[5] M. Gomez-Rodriguez and B. Scholkopf. Influence Maximization in Continuous Time Diffusion Networks. In Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning, 2012a.[6] 鲍泽民. 社交网络中内容流行度的预测方法研究[D].北京交通大学,2019.[7]张宏毅,王立威,陈瑜希.概率图模型研究进展综述[J].软件学报,2013,24(11):2476-2497.[8] 张紫婷,王慧,张丽霞,刘利民.基于增量概率图模型的舆情演化分析方法[J].
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