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基于半监督的GN聚类算法研究的开题报告
一、选题的背景和意义
随着社交网络数据、图像数据等大数据的不断涌现，数据分类、聚类等算法的研究变得越来越重要。在聚类算法中，GN算法是一种基于图论的有效方法。GN算法利用群聚系数（modularity）来评估聚类效果，通过迭代的方式划分节点到不同的社区中，使得同一社区内的节点之间相似度较高，不同社区节点之间相似度较低。然而传统的GN算法采用监督式学习，在初始情况下必须确定每个节点所在的社区，对于较大的数据集而言，这一方式存在困难。
近年来，越来越多的学者将半监督学习应用到聚类算法之中。半监督学习利用少量标记数据，以及大量未标记数据，来对模型进行训练和预测。通过挖掘未标记数据的信息，半监督学习可以有效提高模型的精度，减少标记的成本。因此，将半监督学习应用到聚类算法中，可以充分挖掘未标记数据的信息，提高GN聚类算法的精度和效率，同时减少标记的成本。
二、研究内容和方法
本研究的目的是在GN聚类算法中加入半监督学习，以提高聚类效果和降低标记成本。具体研究内容与方法如下：
1.研究GN聚类算法的基本原理和应用场景，分析其优缺点。
2.分析现有的半监督聚类算法的特点和应用范围，选择适合本研究的算法。
3.将半监督学习应用到GN聚类算法中，在初始情况下仅需少量节点标记，通过迭代将不同节点划分到不同的社区，以提高聚类效果和减少标记成本。
4.在数据集上，进行实验验证，在不同的标记数量和半监督算法数量下，对该算法进行评估，比较其效果和效率。
三、研究的预期结果
通过将半监督学习应用到GN聚类算法中，预计可以取得以下预期研究结果：
1.在保持聚类效果不变或提高的同时，可以显著减少标记成本。
2.通过实验验证，可以比较其与其他现有算法的效率和效果。
3.该算法可以应用到社交网络数据、图像数据等大数据的聚类问题中，可以提高聚类效果和效率。
四、研究的进度安排
该研究的进度安排如下：
第一、二月：对GN聚类算法和半监督学习进行文献调研和分析，确定研究方向和方法。
第三、四月：实现基于半监督学习的GN聚类算法，进行初始实验和优化。
第五、六月：在不同的数据集上进行实验验证，评估算法的效果和效率。
第七、八月：撰写毕业论文和相关材料。
五、研究的参考文献
1.Newman,M.E.(2004).Findingcommunitystructureinnetworksusingtheeigenvectorsofmatrices.PhysRevEStatNonlinSoftMatterPhys,69(2Pt2),026113.
2.Liu,Y.,&Zhou,D.(2012).Agraph-basedsemi-supervisedalgorithmfortextclustering.ExpertSystemswithApplications,39(17),13170-13177.
3.Yang,Y.,Liu,H.,Cao,L.,&Li,Y.(2019).Asemi-supervisedclusteringalgorithmbasedongraphregularizednon-negativematrixfactorization.AppliedSoftComputing,80,657-668.
4.Fan,L.,Wang,L.A.,Zhang,W.L.,&Luo,X.R.(2019).Anovelsemi-supervisedclusteringalgorithmbasedongraphembeddingforstreambigdata.JournalofBigData,6(1),17.