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动态复杂网络社区发现算法研究及应用的任务书
任务书
一、任务背景
随着互联网技术的飞速发展，社交媒体、物联网、移动通信等技术的广泛应用，人们的日常生活和工作方式也在发生巨大变化。在这些新型应用中，社区是一种重要的交互形式。社区的概念是指在一个共同的空间、环境或共同的利益下，一个相对结构稳定的人际网络，其成员之间具有一定的规则、常态或共同属性。
社区作为一种关系网络，可以应用于各种领域，如社交网络、企业内部交流、新闻媒体和生态系统等。如何对社区进行有效、可靠的发现，成为了一个研究热点和实际需求。传统的社区发现算法主要针对静态网络，即不随时间改变的网络，如何将这些算法应用于动态网络是一个重要的研究问题。由此，动态复杂网络社区发现算法研究及应用成为了当前的重要课题。
二、任务描述
本任务旨在研究动态复杂网络社区发现算法的理论和实践应用，通过论文写作和案例分析，主要包括以下内容：
1.研究现有的静态社区发现算法的优缺点，以及如何将其应用于动态网络中。
2.研究动态网络社区发现算法，包括传统算法的改进和新型算法的设计与优化。
3.分析不同网络场景下动态社区发现的特点和应用领域，如社交网络、微博、生物网络等。
4.在真实场景数据上进行案例分析，探讨算法在实际应用中的有效性和可靠性。
三、任务要求
1.确定研究方向和目标，按照学术论文写作规范撰写论文，并完成PPT汇报。
2.统计分析社交网络或其他类型网络的真实数据，熟练掌握数据处理方法及算法。
3.使用Python或MATLAB等编程语言，实现论文中研究的算法，并与现有算法进行对比实验，评估其优劣。
4.汇报结果，交流讨论、总结经验，提出新的问题和研究方向。
四、任务收益
1.通过本次任务，深入了解动态复杂网络社区发现的相关算法和知识，掌握算法的实现和评估方法，提高实践编程能力。
2.提高撰写学术论文的能力，掌握学术论文写作技巧和规范。
3.了解不同领域的网络场景和应用需求，深入思考社区发现算法与实际应用的关系。
4.通过任务实践，增强团队协作能力和综合素质，培养解决问题的能力。
五、参考材料
1.Newman,M.E.J.Networks:anintroduction.OxfordUniversityPress(2010)
2.Fortunato,Santo.Communitydetectioningraphs.PhysicsReports,486(3-5):75-174,(2010).
3.李宗学,毕志辉,覃善明.基于节点相似性的动态社区发现[J].电子学报,2019,47(2):401-407.
4.Chen,J.,Yang,J.,&Wang,C.(2016).Dynamiccommunitydetectioninsocialnetworksusingnonnegativematrixfactorization.IEEETransactionsonEmergingTopicsinComputationalIntelligence,1(5),347-356.
5.葛长青,黄海涛,&刘卫东.(2014).改进的基于标签传播的动态社区检测算法.计算机学报,37(10),2158-2171.
6.孟浩然,颜津明,&蔚志民.(2018).基于复杂网络的股价涨跌预测及影响因素分析.计算机应用研究,35(12),3548-3554.