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动态网络中的重叠社区发现研究的中期报告
近年来，网络社区发现已成为社会网络、生物网络等领域中的重要研究方向。然而，现有的较为成熟的社区发现算法往往只能发现不重叠的社区，而在实际应用中，许多社区之间是存在重叠的情况的。因此，针对重叠社区的发现研究逐渐受到研究者的关注。
本中期报告主要介绍了动态网络中的重叠社区发现研究进展。首先，介绍了动态网络概念，并对动态网络中的社区发现进行了概述，并分析了现有的重叠社区发现算法的特点和不足之处。然后，针对现有算法存在的问题，提出了一种基于覆盖率的重叠社区发现算法。该算法将动态网络中的节点分为核心节点和边缘节点两类，通过核心节点和边缘节点的覆盖率对社区进行重叠划分，并通过贝叶斯网络对社区的动态演化进行建模。最后，通过实验验证了算法的有效性和鲁棒性。
对于未来研究的展望，可以从以下方面进行拓展：1）针对动态网络中的社区演化进行建模并进行预测；2）结合社会网络和行为学等领域的理论研究，挖掘社区形成的内在机制；3）利用重叠社区发现算法进行社区发现与推荐等应用。