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基于半监督学习的社团划分算法研究的中期报告
尊敬的评审专家、各位领导、各位参会嘉宾，大家好，我是本次会议的报告人。今天，我将为大家介绍我所从事的基于半监督学习的社团划分算法的研究，并给出中期报告。
一、研究背景及意义
社团划分问题指的是将网络中节点划分为若干个社团，使得社团内部节点高度相似，而不同社团之间节点相异度较大。这个问题在现实中有着广泛的应用，比如社交网络中的好友关系、蛋白质相互作用网络中的蛋白质聚类等场景。
对于社团划分问题，传统方法主要依赖于谱聚类、模块度等方法。然而，这些方法都具有一定的局限性，如对于大规模网络效果不佳等。因此，本文旨在研究一种基于半监督学习的社团划分算法，以期在社团划分问题上取得更好的效果。
二、研究内容及成果
本文研究基于半监督学习的社团划分算法。具体来说，先通过对网络中部分节点进行标记，获得部分已知社团的信息，然后利用半监督学习的方法，通过对未标记节点进行学习，进而推断出网络中的社团划分。算法流程如下：
1.读入网络数据，构建网络模型；
2.对部分节点进行标记，获得部分已知社团的信息；
3.利用半监督学习的方法学习未标记节点的社团划分，同时更新已标记节点的社团划分；
4.重复步骤3，直至算法收敛。
为了验证算法的效果，本文采用了多个数据集进行实验。实验结果表明，本文提出的算法在社团划分的准确性、效率等方面都优于传统方法。
三、未来工作计划
目前，本文已经完成了理论模型的搭建和实验验证，下一步工作将主要从以下几个方面展开：
1.对算法进行优化，提高算法的效率和准确性；
2.将算法应用到现实场景中，比如社交网络、蛋白质相互作用网络等，并观察算法在不同场景下的表现；
3.设计对抗性攻击实验，验证算法在抵御攻击方面的鲁棒性。
以上为本文的中期报告内容，谢谢大家的聆听。