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基于高影响力节点划分的社交网络社团发现的研究的中期报告
一、研究背景及意义
社交网络作为人类社会交流的重要手段，已经成为研究对象。社交网络中的社团发现一直以来都是社交网络研究的重要方向之一，其对于帮助我们了解社交网络的本质结构、发现和挖掘潜在的社交关系网络有着重要的意义。在此背景下，本研究以高影响力节点划分为基础，进行社交网络社团发现。
二、研究目标
本研究通过高影响力节点的划分，将社交网络分成若干高度集中、内部紧密的社团，进一步探究社交网络中的潜在关系，并分析其在社交网络中的影响力及重要性。
三、研究方法
1、数据收集首先，本研究将收集一个大型的社交网络数据集，并对其进行预处理。本研究所使用的数据集将包括用户个人资料信息、社会关系和社交行为等多种类型的数据。
2、数据处理第二步，我们将对收集到的数据进行处理，去除无用数据、处理缺失值等。然后，针对社交网络数据，本研究将采取基于图论的方式进行数据建模，然后使用高影响力节点划分算法进行社团发现。
3、高影响力节点算法在本研究中，我们将使用KatzCentrality算法来识别高影响力节点，并将这些节点视为社交网络中的核心节点。然后，通过对这些高影响力节点的聚类，我们将识别出高难度、高度集中、内部互相交互的社团群体。
4、模型评估在社团发现之后，我们将对模型进行评估以了解其性能和效果。我们将使用各种标准指标，如F-Measure和NMI（NormalizedMutualInformation）指标等来评估模型的准确性和效率。
四、预期结果
本研究的主要成果将包括使用高影响力节点算法，以及标准的评估指标，对社交网络进行社团发现，进一步分析社交网络中的关系，并发现社交网络中高度集中、内部密切的社团结构。预期结果将为我们理解社交网络中不同社团的互动方式提供更深入的见解，帮助社交网络的相关应用在更高效地运营、管理和优化方面发挥更大的作用。