网络中观结构数据挖掘算法的比较与分析设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和社交媒体的普及，复杂网络已经成为一种普遍存在的数据结构，其中蕴含着丰富的信息。

网络中观结构，作为介于微观节点和宏观网络整体之间的一种结构层次，例如社区结构、核心-边缘结构等，能够更细致地刻画网络的组织模式和功能特性，为理解网络行为、预测网络演化、控制网络传播等提供了新的视角。

网络中观结构数据挖掘旨在从海量网络数据中自动发现、提取和分析这些中观结构模式，并揭示其背后的规律和机制，为网络科学、社会学、经济学等领域的应用提供理论依据和技术支撑。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，网络中观结构数据挖掘成为了数据挖掘和复杂网络分析领域的热门研究方向，吸引了国内外众多学者的关注。

1. 国内研究现状

国内学者在网络中观结构数据挖掘方面取得了一定的研究成果，特别是在社区结构发现领域，例如：唐常杰等人[1]提出了基于密度峰值的快速搜索算法(dpc)用于社区发现，该算法简单高效，在处理大型网络数据时具有优势。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将从以下几个方面展开：
1.网络中观结构类型:重点关注社区结构、核心-边缘结构等典型中观结构类型，探讨其定义、特点和应用场景。

2.数据挖掘算法:对基于矩阵分解、图嵌入、深度学习等不同原理的网络中观结构数据挖掘算法进行分类和介绍，分析其优缺点、适用范围和计算复杂度。

3.算法比较与分析:通过理论分析、实验比较等手段，对不同算法的性能进行评估，包括准确性、效率、鲁棒性和可扩展性等方面，并探讨算法选择策略。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献调研、理论分析、实验比较、算法设计等方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研:系统查阅国内外相关文献，了解网络中观结构数据挖掘领域的最新研究动态、主要算法类型、性能评估指标以及应用案例，为后续研究奠定基础。

2.理论分析:深入分析不同网络中观结构数据挖掘算法的原理、优缺点、适用范围和计算复杂度，为算法比较和改进提供理论依据。

3.实验比较:选取具有代表性的网络中观结构数据挖掘算法，在公开数据集上进行实验比较，评估算法在不同网络规模、结构特征和噪声水平下的性能表现，并分析实验结果，得出算法优劣的量化结论。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.系统性:对现有网络中观结构数据挖掘算法进行系统性的分类和比较分析，揭示不同算法之间的内在联系和差异，为算法选择和应用提供参考依据。

2.针对性:针对现有算法的不足，例如计算效率低、鲁棒性差等问题，提出改进策略，设计更加高效、准确、鲁棒的网络中观结构数据挖掘算法。

3.应用性:将网络中观结构数据挖掘算法应用于实际问题，例如社交网络分析、推荐系统设计等，探索算法的应用价值，并为相关领域提供技术支撑。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙吉贵, 刘杰, 赵海兴, 等. 面向网络中观结构的群体行为模式发现与预测[j]. 计算机学报, 2020, 43(1): 107-120.

[2] 李晓明, 周涛, 郭雷. 网络科学导论[m]. 北京: 高等教育出版社, 2019.

[3] 陈关荣, 陆君安, 陈彩莲, 等. 复杂网络中基于张量分解的中观结构识别[j]. 物理学报, 2017, 66(16): 168901.