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交互式动态影响图的建模及优化算法研究的任务书
任务书
一、任务名称
交互式动态影响图的建模及优化算法研究
二、任务目的
交互式动态影响图是一种能够描述人、物、事之间相互影响关系的图形模型，广泛应用于社会网络分析、疾病传播研究等领域。本任务旨在研究交互式动态影响图的建模及优化算法，并通过实现算法进行应用探索，提高影响图模型的表达能力和实用性，为相关领域研究提供支撑方法和技术。
三、任务内容
（一）基于社会网络分析及疾病传播研究领域的需求，探究交互式动态影响图建模方法的多样性、可扩展性和可解释性，研究几种常见的图形结构及其建模特点。
（二）研究交互式动态影响图的刻画算法，探究影响关系的计算、节点的影响范围刻画及时间维度建模等问题。研究主要包括静态影响图建模算法和动态影响图建模算法。
（三）设计交互式动态影响图的优化算法，通过对节点及影响关系的度量、刻画及相应的变量及约束关系定义，进一步研究图的优化求解方法。重点关注性能指标的设计和优化方法。
（四）实现优化算法，将算法模型转化为可执行代码，对算法的实际性能进行测试和评估，验证算法的正确性和实用性。
（五）应用探索，将所研究的交互式动态影响图算法应用于实际场景中，如社交网络数据挖掘、疾病传播模型优化、在线广告投放优化等领域，进行探索性应用研究。
四、任务要求
（一）掌握交互式动态影响图的相关理论知识，了解社会网络分析及疾病传播研究领域相关技术发展动态。
（二）熟悉常见的交互式动态影响图建模方法及其特点，具备提炼并描述不同应用场景下交互式动态影响图模型的能力。
（三）具有扎实的图理论基础和编程能力，能够设计并实现交互式动态影响图优化算法。
（四）具备较强的团队协作能力和独立思考能力，能够按时按质完成任务并输出有价值的研究成果。
（五）熟悉各种数据挖掘、机器学习、算法设计和评估等工具及平台，如Python、R等
五、任务成果
（一）一篇具有较高水平的交互式动态影响图的建模及优化算法研究论文。
（二）一种较为完整且可操作的交互式动态影响图建模及优化算法，能够支持多种应用场景和案例。
（三）一份包含代码、文档、用户手册和技术报告的实现代码说明书。
（四）一份交互式动态影响图应用研究报告，根据实际应用领域可分别提供相关技术方案和指导建议。
六、任务周期
本任务周期为6个月。其中前3个月主要用于理论研究和算法设计，后3个月用于实现和应用探索。
七、参考文献
（1）WangY,LiR,ChakrabortyN.[J].Journalofartificialintelligenceresearch,2019,62:395-432.
（2）SaavedraS,Reed-TsochasF,UzziB.[J].JournaloftheRoyalSocietyInterface,2011,8(59):1290-1300.
（3）LiuL,TangJ.[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2019.
（4）ZhouT,DingY,ZhaH.[J].Proceedingsofthe14thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining,2008:737-745.
（5）ZhaoZ,ZhangY,LiuY,etal.[J].arXivpreprintarXiv:1711.04760,2017.