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复杂网络中的社团结构检测算法研究的中期报告
一、研究背景和意义
社团结构指的是在复杂网络中具有较高内部紧密性和较低网络间联系的一些节点集合，社团结构检测算法旨在寻找网络中的这些社团结构。社团结构检测的研究不仅有助于深入了解复杂网络结构，而且在许多领域中都有实际应用价值，例如社交网络、生物网络、交通网络等。
现有的社团结构检测算法多采用基于模块（modularity）的方法，但这种方法缺乏对社团结构层次性和重叠性的考虑。因此，如何寻找具有层次性和重叠性的社团结构，是目前社团结构检测算法研究的重要方向之一。
二、研究内容和进展
本研究旨在探究基于层次性社团结构进行社团结构检测的方法，主要针对网络中的重叠社团结构进行研究，并通过实验验证算法的有效性。
具体地，本研究在已有的算法基础上，引入层次性社团结构的思想，提出一种基于深度优先搜索的层次性社团结构检测算法HDLP（HierarchicalDeepLabelPropagation）。该算法不仅能够发掘网络中的社团结构，还能够将社团结构划分为多个层次，进一步揭示网络的层次性结构。
目前，本研究已完成算法实现并在多个标准数据集上进行了实验评估。实验结果表明，与几种经典算法相比，HDLP算法能够在检测带有层次性和重叠社团结构的网络时，提高社团结构发现的准确度和可解释性。
三、研究展望
未来，本研究将重点探究以下问题：
1.如何让HDLP算法更好地应对大规模网络和稠密网络的社团结构检测，提高算法的效率和效果？
2.如何将HDLP算法应用到实际场景中，如社交网络、生物信息学等领域，进一步验证算法的实用性？
3.如何将HDLP算法与其他算法进行融合和优化，提高社团结构检测的综合性能？