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基于边聚类的复杂网络重叠社区发现研究的中期报告
1.研究背景
复杂网络是现代社会网络、生物网络和信息网络等领域中的普遍存在，社区结构是网络中的一种重要特征。社区发现问题已成为复杂网络分析领域的热点问题之一。然而，传统的社区发现算法只能发现节点不重叠的社区，无法充分地表达节点间的多重归属关系。因此，本研究致力于基于边聚类技术，发展一种能够发现重叠社区的算法，以更好地揭示复杂网络的内在结构。
2.研究目标
本研究旨在提出一种基于边聚类的复杂网络重叠社区发现算法，并在多个真实网络数据集上进行验证和评估。具体目标如下：
a.系统梳理已有的基于重叠社区发现的研究成果，针对其不足之处，提出一种更具有可比性和通用性的重叠社区发现算法；
b.设计实验方案，通过对多个真实网络进行实验验证，比较算法在不同数据集上的表现；
c.为证明算法的有效性和稳定性，同时验证其在大规模复杂网络中的可行性，进行与其他算法的对比实验；
d.通过实验论证算法具有优越性能，并提供算法设计及优化的经验指导，为重叠社区发现和复杂网络分析领域的研究提供一定的理论支撑。
3.研究内容
本文所研究的算法采用了边聚类技术，将节点的多重归属关系转化为边的共同归属关系，从而实现节点的重叠社区发现。具体来说，将网络的边根据节点之间的相似性进行聚类，将同一聚类中的边作为同一重叠社区的边，在此基础上通过一定的规则划分节点，得到网络的重叠社区划分结果。
重叠社区发现算法的核心是边聚类方式的设计，本研究将根据节点相似性、连边密度、边权重等考虑因素，探讨不同的边聚类方式，并从中选出最优方式。此外，对算法进行优化和改进，提高其效率和精度，并与多种重叠社区发现算法进行对比实验。
4.研究进展
目前，本研究已对多种常用的重叠社区发现算法进行了梳理和总结，融合了其中的优点，提出了一种基于边聚类的重叠社区发现算法。在此基础上，我们选择多个真实网络数据集（如karate网络、football网络等），进行实验验证和对比分析。实验结果表明，本研究所提出的算法在多个网络数据集上都具有较好的效果，比较优于其他算法。此外，我们对算法进行了改进和优化，提高了算法的效率和准确性。
5.下一步工作
本研究的下一步工作主要包括以下内容：
a.继续进行算法改进和优化，提高算法的效率和准确性，并探索更多的边聚类方式；
b.扩大实验数据集范围，将算法应用到更加复杂的网络中，例如社交网络、蛋白质网络等，进一步验证算法的有效性；
c.对比算法在不同参数设置下的性能表现，并提供更好的参数调优方法；
d.将研究成果推广应用到实际网络分析问题中，为社会发展和学术研究提供服务和支持。