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基于SNA的网络核心及社团结构挖掘研究的开题报告
一、研究背景
社交网络已成为人们日常交流和获取信息的重要途径，因此对于社交网络的结构和特性的研究变得越来越重要。社交网络具有高稠密性、高度互联、大规模、准实时等特性，这些特性为社交网络数据挖掘提供了一个广阔的研究领域。其中，SNA（SocialNetworkAnalysis）是一种重要的社交网络数据挖掘方法，它可用于网络的核心结构挖掘和社区结构挖掘。因此，基于SNA的网络核心及社团结构挖掘研究具有重要的理论和实践意义。
二、研究目的
本研究旨在通过SNA方法研究网络中的核心结构和社区结构，探究网络的结构与函数、竞争和合作关系等方面的相关性，并通过实证分析验证其可行性和科学性。
三、研究内容
1、网络核心结构的挖掘方法研究。以度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性为重要指标，分析四种挖掘方法的优劣性。
2、社区结构的挖掘方法研究。以Louvain算法为基础，构建社区结构挖掘方法，从而简单准确地发现网络中的社群组织结构。
3、实证分析。通过采集现有网络数据，对本研究提出的挖掘方法进行实证分析，验证其可行性和科学性，并探究网络结构与功能、竞争和合作关系等方面的相关性。
四、研究意义和预期结果
本研究旨在通过基于SNA的网络核心及社团结构挖掘研究，深入探究网络的结构和特性，为人们更好地认知和理解社会网络提供科学的方法和手段。预期结果包括：
1、构建一套高效准确的社交网络核心结构挖掘方法和社区结构挖掘方法。
2、探究网络结构与功能、竞争和合作关系等方面的相关性，开阔网络分析的研究领域。
3、提高对于社交网络的理解和认知，为其在实际应用中提供科学的依据和支持。
五、研究方法和步骤
1、文献综述：对社交网络、SNA理论等相关领域进行综述，分析现有研究成果和发展趋势。
2、算法设计：针对网络核心结构和社区结构的挖掘问题，设计一组基于SNA的挖掘算法。
3、数据采集和预处理：通过从现有的社交网络数据API获取数据，筛选和处理以适应研究需求。
4、算法实现：使用Python等编程语言，实现网络核心结构和社区结构挖掘算法，并进行优化处理。
5、实证分析：采用已有的数据进行实证分析，验证该方法的可行性和有效性。
6、结果分析：对实验结果进行分析，评估所提出的算法的性能和应用价值。
六、研究进度安排
1、前期准备（2周）：阅读文献，熟悉研究背景和相关技术。
2、算法设计（4周）：设计网络核心结构和社区结构的挖掘算法。
3、数据采集和预处理（3周）：采集和处理数据，以适应后续的算法实现和实证分析。
4、算法实现（5周）：根据设计，使用Python等语言实现网络核心结构和社区结构的挖掘算法。
5、实证分析（6周）：分析已有的数据，并进行实证分析。
6、论文撰写（2周）：完成论文结构设计和正稿编写，提交论文初稿。
七、参考文献
[1]Borgatti,S.P.(2006).Identifyingsetsofkeyplayersinasocialnetwork.Computational&MathematicalOrganizationTheory,12(1),21-34.
[2]GirvanM.andNewmanM.E.J.(2002).Communitystructureinsocialandbiologicalnetworks.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica,99(12),7821-7826.
[3]Newman,M.E.J.(2003).Thestructureandfunctionofcomplexnetworks.SIAMReview,45(2),167-256.
[4]Weng,L.,Menczer,F.andAhn,Y.-Y.(2013).Viralitypredictionandcommunitystructureinsocialnetworks.ScientificReports,3,2522.
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