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基于重叠社区发现的群组推荐算法研究开题报告
一、课题背景及研究意义
群组推荐是社交网络分析领域的重要研究方向之一。在社交网络中，用户常常会加入多个群组，因为这些群组提供了不同的社交圈，满足了不同粒度的用户需求。然而，在众多的群组中，用户面临着如何挑选和加入最合适的群组的难题，因此群组推荐研究的价值被广泛认可。特别的，对于新加入社交网络的用户，群组推荐不仅有指导性效果，还可以快速帮助用户建立社交圈子，提升用户使用体验。
已有的群组推荐算法中，基于社交网络中节点的相似性进行的算法被广泛研究。一些研究者利用用户的基本信息、兴趣标签、社交行为等来构建用户相似矩阵或群组相似矩阵，进行群组推荐。但是，这些算法的局限性在于仅考虑了用户和群组的静态特征，并忽略了用户在时间维度上的行为变化。
为了解决这个问题，近年来出现了一些基于重叠社区发现的群组推荐算法。这类算法通过动态地检测社交网络中的重叠社区，在用户加入或退出群组后自适应地更新社区信息，进而提高了群组推荐的准确性。
为此，本研究打算基于重叠社区发现的群组推荐方法，通过社交网络中的重叠社区，提高群组推荐算法的准确性和实效性，从而为用户提供更加个性化、符合实际需求的群组推荐服务。
二、研究内容
本研究的主要内容是对基于重叠社区发现的群组推荐算法进行研究、改进，并在真实的社交网络数据集上进行实验验证。具体包括以下几个方面：
1、重叠社区发现算法：针对社交网络中的重叠社区发现问题，综合各种重叠社区发现算法，设计并实现一种适合于群组推荐的重叠社区发现算法，提高群组推荐算法的准确性和可靠性。
2、群组推荐算法：参考已有的基于重叠社区发现的群组推荐算法，设计一种改进算法，结合社交网络中的重叠社区信息，提出一种更加准确和实用的群组推荐算法。
3、基于真实数据集的实验验证：在真实的社交网络数据集上进行实验验证，评估算法的性能和实用价值。
三、研究方法
1、分析已有的基于重叠社区的群组推荐算法，包括算法原理、优缺点和适用条件。
2、通过分析重叠社区发现的基本原理和方法，提出一种适合于群组推荐的重叠社区发现算法，同时结合现有群组推荐算法的特点和优缺点，提出一种改进的群组推荐算法。
3、设计实验方案，比较改进算法和已有算法的推荐准确性、覆盖率、时间复杂度等性能，评估算法的实用价值。
四、预期成果
1、提出一种基于重叠社区发现的群组推荐算法，能够有效地提高群组推荐准确性和实效性。
2、设计实验验证方案，通过对真实社交网络数据集的实验验证，评估算法的性能和实用价值。
3、论文一篇，包括研究背景、文献综述、算法设计与实现、实验验证和结论等章节。
五、进度安排
1、第一周：分析已有的群组推荐算法和重叠社区发现算法，确定研究思路和方向。
2、第二周至第四周：设计并实现一种适合群组推荐的重叠社区发现算法。
3、第五周至第七周：设计基于重叠社区发现的群组推荐算法，并进行实验测试。
4、第八周至第十周：评估算法的性能和实用价值，撰写论文。
5、第十一周至第十二周：完善论文，做准备工作。
六、参考文献
1.Zhang,L.,Guo,Z.,Liu,S.,Liu,H.,&Guo,Y.(2019).OverlappingCommunityDetectioninSocialNetworks:Models,MethodsandApplications.IEEEAccess,7,149988-150002.
2.Zhang,T.,Wu,Y.,&Wang,W.(2017).Grouprecommendationwithprobabilisticoverlappingcommunitydetection.InformationSciences,420,607-623.
3.Zhang,Y.,Hu,B.,Li,H.,Zhou,G.,&Li,C.(2019).Recalibratingcommunityrecommendationwithprobabilisticoverlappingcommunitydetectioninsocialnetworks.InformationSciences,483,287-299.
4.Zhu,J.,&Huang,C.(2020).Identifyingoverlappingcommunitiesinsocialnetworksviadeeplearning.Computers&ElectricalEngineering,81,106642.