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基于效用的多关系社会网络社区发现研究的中期报告
本研究旨在探究基于效用的多关系社会网络社区发现方法，其中涉及以下研究内容：
1.多关系社会网络的构建和特征分析
在本研究中，我们使用了多关系社会网络的数据集进行分析，包括维基百科的编辑历史数据和自然语言处理领域的学术合作网络数据。对于这些数据集，我们首先进行了数据的预处理和特征提取，包括节点的属性信息和关系数据的转化，以及网络的基本统计特征分析。我们发现，这些多关系社会网络具有节点数众多、关系类型复杂、噪声较大等特点。
2.基于效用的社区发现方法研究
基于效用的社区发现方法是指将节点和社区中的节点之间的效用作为评价指标，用于确定社区的划分方式。我们对基于效用的社区发现方法进行了研究，包括以下内容：
（1）效用函数构建：我们提出了一种基于效用的社区发现方法，该方法依赖于节点之间的连边和属性信息。我们采用了一种统一的效用函数来度量节点之间的相似性，并且考虑了节点属性和关系数据的影响。
（2）社区发现算法：我们提出了一种基于贪心策略的社区发现算法，主要包括两个阶段：初始社区的生成和社区的优化。在初始社区生成阶段，我们采用了一种随机游走的方法来产生社区候选集，提高了社区的多样性。在社区的优化阶段，我们采用了一些局部搜索策略来改进社区划分结果，减少了算法的时间复杂度。
3.实验验证和性能测试
我们对提出的基于效用的社区发现方法进行了实验验证和性能测试，包括以下方面：
（1）社区划分效果评估：我们使用了一些常用的社区划分评价指标来评估我们的方法，包括模块度、归一化互信息、标准化互信息等。实验结果表明，我们的方法在效果上要优于一些基准方法。
（2）性能测试：我们使用了不同规模的数据集来测试我们的方法的性能，包括节点数、边数、和社区数量。测试结果表明，我们的方法在时间和空间性能上都具有很好的表现。
综上所述，我们提出了一种基于效用的多关系社会网络社区发现方法，并且进行了实验验证和性能测试，展示了该方法的有效性和可行性。未来我们将考虑扩展该方法的适用范围，例如社交网络等领域的应用。