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基于图挖掘的网络社团结构发现的中期报告
一、研究背景
社团结构发现是网络分析的重要研究领域，它可以揭示网络中的隐含结构，发现网络中具有相似功能或相似特征的节点集合，并为社交网络分析、网络挖掘和社交推荐等应用提供支持。在网络社团结构发现中，基于图挖掘的方法被广泛应用，它通过寻找网络中密集程度较高、内部联系较强的子图作为社团，从而提高社团结构发现的准确率。
二、研究目的
本研究旨在提出一种基于图挖掘算法的网络社团结构发现方法，并通过实验评估不同参数下算法的性能表现，探究算法在不同数据集上的适用性和可靠性。
三、研究方法和步骤
本研究采用以下方法和步骤：
1.数据预处理：对所选取的数据集进行预处理，包括数据清洗、样本选取、特征提取与转换等，从而得到网络数据的标准表示。
2.社团结构发现算法设计：基于图挖掘的方法，提出一种适合网络社团结构发现的算法，并针对算法中的参数进行优化，以提高算法的准确率和效率。
3.实验设计：选取已有的社交网络数据集进行实验，对比不同参数设置下算法的性能表现，通过指标评估算法在不同数据集上的适用性和可靠性。
4.结果分析：根据实验结果进行分析，从算法的准确性、召回率、F1值和运行时间等角度探究算法的有效性和优点，并提出改进算法和研究方向的建议。
四、预期结果
本研究预期可以提出一种基于图挖掘的网络社团结构发现算法，通过实验评估算法的性能表现，从算法的准确性、召回率、F1值和运行时间等角度探究算法的有效性和优点。同时，本研究还将对算法的可扩展性和稳定性进行深入研究，并提出改进算法和研究方向的建议，为社团结构发现技术的应用提供参考。