基于SNA的网络核心及社团结构挖掘研究的任务书.docx

基于SNA的网络核心及社团结构挖掘研究的任务书
任务书
一、任务概述
社交网络分析常用于挖掘网络中的核心用户或者社团结构，本次课题旨在基于SNA（社交网络分析）方法，寻找网络中的关键节点并发现社区结构。通过对网络中的社区结构进行挖掘，可以帮助我们更好地了解该网络的特殊性、分析其隐含规律。
二、任务背景
网络的高度互连性和蕴含的复杂性，使得传统的数据分析方法无法有效地发现其内在的结构和规律。SNA是一个可视化的方法，可以帮助我们更好地理解社交网络的结构和特征，发现网络中的关键节点以及社区结构。SNA可以帮助我们解决以下问题：
1.网络中的关键节点是谁？
2.不同节点之间的联系是怎样的？
3.网络中是否存在明显的社区结构？
基于SNA方法，我们可以通过计算节点的度、介数和中心性等指标来发现网络中的核心节点，同时利用社区检测算法（如Louvain算法、GN算法、CFinder等）来发现网络中的社区结构。
三、任务内容
本次课题的核心任务是：
1.收集社交网络数据，并确定要分析的网络类型。
2.基于SNA方法，计算节点的度、介数、中心度等指标，发现网络中的关键节点。
3.利用社区检测算法，寻找网络中的社区结构，并进行可视化展示。
4.根据挖掘结果，分析网络的特征和规律。
四、任务步骤
1.收集社交网络数据：确定要分析的网络类型，收集必要的数据（如关注者、关注者、社交行为等），并进行数据清洗。
2.基于SNA方法计算节点指标：根据收集到的数据，计算节点的度、介数、中心度等指标。通过数据可视化的方式展示结果，发现网络中的关键节点。
3.进行社区检测：运用社区检测算法（如Louvain算法、CFinder等）来发现网络中的社区结构，并进行可视化展示，展现不同社区的特征。
4.分析挖掘结果：根据挖掘结果，对网络的特征和规律进行分析，找出影响网络的关键因素。
五、任务成果
本次课题需要提交的成果有：
1.社交网络数据的数据清洗和处理文档。
2.基于SNA方法计算节点指标的结果数据和数据可视化图示。
3.社区结构检测结果的数据和可视化图示。
4.分析报告，包括对挖掘结果的分析、对网络特征和规律的分析、对影响网络的因素进行讨论和总结。
六、任务要求
本课题需要对社交网络进行数据清洗、处理和分析，需要具备扎实的数据处理技能和编程技能。同时，对SNA和社区分析算法有一定的了解。具体要求如下：
1.熟悉数据清洗和处理技能，熟练掌握编程语言如Python、R等。
2.熟悉网络分析算法，了解SNA和社区分析算法。
3.有基本的数据可视化能力。
4.体验过统计分析软件（如SPSS，SAS），更佳。
七、参考文献
1.BorgattiSP,MehraA,BrassDJ,etal.Networkanalysisinthesocialsciences[J].Science(NewYork,NY),2009,323(5916):892-895.
2.NewmanMEJ.Networks:AnIntroduction[M].OxfordUniversityPress,2010.
3.社交网络分析之网络中的关键节点识别.周文刚,王晓燕,黄革生.计算机科学,2011.
4.一种基于聚合与划分的社交网络社区检测算法.彭嘉,顾健宏,周雪,等.计算机应用,2012.
五、任务时间
本次任务的时间为一个月，任务开始后，根据进展情况，可适当延长时间。
六、参考价值
本次课题以SNA方法为主，从网络中的关键节点及社区结构的角度来理解和分析社交网络的结构和规律。课题完成可以给我们提供一个新的视角，帮助我们更好地把握社交网络的特点和规律，对于社交网络营销、社交影响等领域具有参考价值。