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基于复杂网络理论的社团结构挖掘研究的任务书
任务书
一、任务背景
复杂网络理论作为研究网络结构、性质和行为的重要工具，在社交网络、交通网络、生物网络等诸多领域得到了广泛的应用。社团结构挖掘是复杂网络分析的重要研究领域之一，它是探究网络中密度较大、节点之间联系紧密的子集，发现其中的规律性结构和特征，并对这些结构及其属性进行研究和分析的过程。
社团结构挖掘研究可以在很多领域发挥重要作用，如社交媒体分析、企业组织管理、产品推广等，因此具有广泛的应用前景。本次任务旨在利用复杂网络理论及相关算法，对社团结构挖掘进行深入研究，探究其在实际应用中的效果及可拓展性。
二、研究内容
1.了解复杂网络基本概念，掌握网络的常见性质和度量方法。
2.了解社团结构及其相关定义和度量方法，并熟悉社团结构挖掘的基本思想及常用算法。
3.选取适当的数据集进行研究，可从社交网络、企业组织网络、生物网络三方面进行选择。
4.运用相关算法，包括但不限于聚类算法、基于行为的社区挖掘算法、小世界模型和核心节点挖掘算法等，对数据集进行社团结构挖掘。
5.对挖掘出的社团结构进行特征分析，包括社团的大小、密度以及核心节点等特征。
6.探究社团结构在实际应用中的效果及可拓展性，结合数据集的实际情况给出相关分析建议。
三、研究成果
1.研究报告：根据研究内容撰写一份研究报告，包括但不限于选题的背景、目的及意义、研究方法、实验结果分析、结论等。
2.实验代码：附带实验代码，便于其他研究者复现并改进研究成果。
3.研究论文：如有可能，根据研究成果撰写一篇研究论文，可提交相关学术期刊。
四、要求与建议
1.阅读相关文献：对于复杂网络和社团结构挖掘研究，需要先行阅读相关文献，掌握相关概念和算法。
2.选取数据集：选取的数据集需要具有代表性和可拓展性。
3.合理选择算法：针对数据集的特点，合理选择算法进行社团结构挖掘，可以从中挖掘到更全面准确的结构。
4.结果分析：对挖掘出的社团结构进行数据分析和特征分析，并给出合理可行的建议。
5.代码实现：实验代码应该尽可能的规范和简洁，并为便于理解和修改添加必要的注释和说明。
六、参考文献
1.Newman,M.E.(2006).Modularityandcommunitystructureinnetworks.Proceedingsofthenationalacademyofsciences,103(23),8577-8582.
2.Girvan,M.,&Newman,M.E.(2002).Communitystructureinsocialandbiologicalnetworks.Proceedingsofthenationalacademyofsciences,99(12),7821-7826.
3.Fortunato,S.(2010).Communitydetectioningraphs.Physicsreports,486(3-5),75-174.
4.Palla,G.,Derényi,I.,Farkas,I.,&Vicsek,T.(2005).Uncoveringtheoverlappingcommunitystructureofcomplexnetworksinnatureandsociety.Nature,435(7043),814-818.
5.Newman,M.E.(2013).Networks:anintroduction.OxfordUniversityPress.