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基于聚类的复杂网络中社团发现算法的研究的中期报告
一、研究背景
随着互联网和社交网络的日益发展，大规模复杂网络的建模和分析成为重要的研究领域。其中，社团发现算法是对网络中相似节点进行聚类的一种方法，以便于分析网络中的结构与功能。
传统的社团发现算法主要基于图论和聚类算法，但由于大规模网络的复杂性，这些算法在处理大规模网络时有一定局限性。因此，研究基于聚类的复杂网络中社团发现算法是建立一个高效且准确的大规模网络分析的必要条件。
本文旨在研究基于聚类的复杂网络中社团发现算法，探讨其在大规模网络中的可行性和效果。
二、研究目标
1.提出一种基于聚类的复杂网络中社团发现算法。
2.研究该算法在大规模网络中的可行性。
3.评估该算法在不同网络中的表现，对比传统算法的优缺点。
三、研究内容
1.研究复杂网络的聚类算法。
2.设计合适的社团发现评价指标。
3.设计基于聚类的复杂网络中社团发现算法。
4.利用标准数据集和真实数据集进行算法的验证与分析。
四、预期成果
1.提出一种基于聚类的复杂网络中社团发现算法，可行且有效。
2.验证该算法在大规模网络中的表现，分析其对比传统算法的优劣。
3.为基于聚类的复杂网络中社团发现算法的研究提供参考。
五、进度安排
本项目的时间安排如下：
1.第一阶段（已完成）：完成对复杂网络处理的相关文献调研，确定研究方向和目标。
2.第二阶段（进行中）：深入研究基于聚类的社团发现算法，设计实验方案。
3.第三阶段（待完成）：实现算法，进行实验验证并对结果进行分析与总结。
4.第四阶段（待完成）：撰写论文，提交学术期刊或国际会议。
六、参考文献
1.Clauset,A.,Newman,M.E.J.,andMoore,C.(2004).Findingcommunitystructureinverylargenetworks.PhysicalReviewE,70.
2.邱锦泉，陈立功，基于聚类的社区发现算法综述，计算机应用研究，2010，27：1434-1437。
3.钱林方，王江林，张方亚，基于聚类算法的社区发现综述，中国科学院研究生院学报，2012，29(1)：63-72。
4.Girvan,M.,andNewman,M.E.J.(2002).Communitystructureinsocialandbiologicalnetworks.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences,99.
5.Newman,M.E.J.,andGirvan,M.(2004).Findingandevaluatingcommunitystructureinnetworks.PhysicalReviewE,69.