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在线社交网络用户间最短路径查询算法研究的中期报告
一、研究背景
在线社交网络是现代社交互动的重要组成部分，其用户数量庞大且用户之间信息交流频繁。因此，在在线社交网络中，用户的社交关系图（socialgraph）被广泛地利用来研究用户的社交行为、推荐系统以及其他应用。最短路径查询是社交网络研究中最常用的问题之一。在查询两个用户间的最短路径时，需要利用图论中的最短路径算法来提高查询效率。
二、研究内容
本研究旨在研究在线社交网络中用户间最短路径查询算法，其中包括以下内容：
1.在线社交网络的特点和模型：本研究首先分析在线社交网络的主要特点，如大规模、复杂性、动态性等，并介绍社交网络的模型。
2.最短路径算法综述：本研究调研了最短路径算法的发展历程，包括单源最短路径算法（如Dijkstra算法、Bellman-Ford算法）、多源最短路径算法（如Floyd算法）以及基于网络流的最短路径算法等，并比较了它们的优缺点。
3.社交网络中的最短路径查询算法：本研究探讨了社交网络中的最短路径查询算法，包括基于图遍历的算法、基于用户属性的算法、基于社交关系度量的算法等，分析了这些算法的适用性和效率，并提出了改进思路。
4.实验设计与分析：本研究将设计实验验证不同算法的查询效率和准确率。实验将在一个真实的社交网络数据集上进行，通过对比实验结果，评估不同算法的优劣。
三、研究进展
截至目前，我们已完成对在线社交网络的特点和模型的分析，并调研了最短路径算法的发展历程和应用情况。我们还探讨了社交网络中的最短路径查询算法，总结了现有算法的特点和不足，并提出了改进思路。在接下来的工作中，我们将以该模型为基础，设计实验并分析其结果，进一步完善和优化最短路径查询算法。