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基于SAF模型的社会网络数据挖掘的开题报告
1.研究背景
社会网络是指人与人之间通过社交媒体、聊天工具、论坛等途径形成的网络。社会网络是目前最火爆、最流行的网络形态之一，是人类社会生活中不可或缺的一部分。随着社会网络的发展壮大，社会网络中涌现了大量的有价值的信息，这些信息包含着许多有趣的规律和价值。因此，对社会网络进行数据挖掘分析成为了热门的研究领域。
SAF模型是一种新的社会网络分析模型，它着重于社交、影响、和消费这三个方面的关系，并从中探索社会网络的特点。SAF模型的优势在于其不仅仅能对社会网络中的节点进行分析，还能够对社会网络整体进行分析，从而识别社会网络中的社区、关键人物等等。
2.研究目的与意义
本研究旨在针对基于SAF模型的社会网络数据挖掘，探索其应用于社会网络分析的有效性。研究意义在于：
1）揭示社会网络的形成机制、特征以及发展趋势。
2）制定社会网络营销策略，提高营销效率。
3）辅助社交媒体管理者进行流量分析、产品推广及内容优化等，提升用户粘性和平台用户数量。
4）为社会网络研究提供新的方法和角度，丰富社会网络研究范畴。
3.研究内容
本研究将采用基于SAF模型的社会网络数据挖掘方法，首先搜集社会网络数据，然后对数据进行清洗和预处理，通过对数据进行图论分析以及社区发现等技术手段，得出社会网络的基础信息，结合网络文本分析法以及指标参数计算法，对社会网络进行深入分析，最后通过实验设计验证该数据挖掘方法的有效性。
具体研究内容包括：
1）收集和处理社会网络数据。
2）基于SAF模型探索社会网络中的特征和规律。
3）利用图论分析法和社区发现方法对社会网络进行分析和识别社区。
4）网络文本分析法和指标参数计算法对社会网络进行深入分析，分析社会网络中节点的地位和影响力。
5）设计实验验证该数据挖掘方法的有效性。
4.研究方法
本研究采用的方法包括：
1）数据预处理：将收集的社会网络数据进行清洗、去重、过滤等处理，使数据规范化、高质量、易于分析。
2）图论分析法：通过社会网络的图模型来展示社会网络的基本结构，包括节点、边、度等概念，并通过图的特征来描述社会网络。
3）社区发现方法：通过社区发现方法将社会网络划分为不同的社区，从而发现社会网络中的特定信息和规律。
4）网络文本分析法和指标参数计算法：通过对社会网络中的文本进行分析，得出节点在社会网络中的地位和影响。
5）实验验证：通过设计实验，验证该数据挖掘方法的有效性并检验该方法在分析社会网络方面的可行性。
5.预期结果
1）揭示社会网络的形成机制、特征以及发展趋势。
2）揭示社会网络中的社区、关键人物等信息。
3）提出应对社会网络营销中存在的问题的策略，例如针对不同社区、用户的个性化推销、增加粉丝或用户互动等等。
4）认识社会网络数据挖掘分析的可行性，并丰富社会网络数据挖掘的研究领域和研究方法。
6.研究进度安排
本研究的进度安排如下：
1）确定研究方向和论文题目：Week1
2）搜集和处理社会网络数据：Week2-3
3）基于SAF模型探索社会网络中的特征和规律：Week4-5
4）利用图论分析法和社区发现方法对社会网络进行分析和识别社区：Week6-7
5）网络文本分析法和指标参数计算法对社会网络进行深入分析：Week8-9
6）设计实验验证该数据挖掘方法的有效性：Week10-12
7）总结研究成果，写作或撰写论文：Week13-15
7.参考文献
1.肖传波.基于社交网络分析的网络营销策略研究.华北理工大学,2015.
2.李显.社交网络中的个人影响力分析与实现.中国地质大学(北京),2017.
3.林海.基于SAF模型的社会网络分析与应用研究.福建师范大学,2018.
4.张佳.基于社交网络的细分市场营销策略研究.青岛大学,2018.
5.吴倩.社交网络中基于节点影响力的社区识别算法设计.浙江大学,2019.