大规模社区网络的社团发现及特征分析的任务书.docx

大规模社区网络的社团发现及特征分析的任务书
任务书
题目：大规模社区网络的社团发现及特征分析
任务背景：
随着社会的发展和信息技术的进步，社交网络已经成为了人们交流信息、建立联系的重要工具。社交网络中存在许多的社群群体，如何发现这些社群并对其进行分析，对于深入了解社交网络的运作机制、社会结构以及人际关系等方面有重要意义。
任务目的：
本次任务旨在掌握大规模社交网络的数据处理方法，实现社团发现，并对社团进行特征分析，了解社交网络的运作机制和社会结构，拓展了解社交网络的视野。
任务要求：
1.数据获取
获取一份大规模的社交网络数据，可以通过爬虫爬取公开的社交网络数据，比如Twitter、Facebook等。数据规模在数千到数十万以上。
2.数据预处理
对获取的数据进行预处理，比如去除无用信息、去重、转换数据格式等。
3.社团发现
在预处理后的数据中进行社团发现，可以采用现有的社团发现算法，比如Louvain算法、GN算法、CNM算法等。对于不同的算法，需要比较其效果和运行时间等指标，选择最适合的算法。
4.社团特征分析
对于发现的社团，需要进行特征分析，包括社团内节点数、节点度数、社团中心度等指标。还可以进行社团间的比较，了解不同社群之间的联系和区别，并对社会结构进行分析。
5.结果展示
将处理后的数据可视化展现，可以采用现有的可视化工具，如Gephi、Cytoscape等。在展示结果的同时，对分析结果进行解释和总结，深入理解社交网络的本质。
任务计划：
|任务名称|计划时间|
|--------|--------|
|数据获取|1天|
|数据预处理|3天|
|社团发现|5天|
|社团特征分析|5天|
|结果展示与总结|3天|
任务分工：
任务将由以下成员进行分工完成：
|姓名|任务|
|----|----|
|A|数据获取|
|B|数据预处理|
|C|社团发现|
|D|社团特征分析|
|E|结果展示与总结|
任务验收标准：
1.能够获取一份较大规模的社交网络数据；
2.通过数据预处理，确保数据的完整性和准确性；
3.能够实现社团发现，通过比较算法结果，选择最适合的算法；
4.能够进行社团特征分析，对社交网络进行分析；
5.结果展示具备较好的可视化效果，内容详尽且清晰易懂。
任务风险分析：
本次任务风险主要集中在数据处理和算法实现方面，数据获取的难度较大，可能会对任务进度造成影响。此外，算法选择不当或实现不合理，也可能导致任务难以完成的风险。
任务延期处理：
如果遇到工作中不可预见的原因，导致任务无法按时完成，需要及时与团队成员进行沟通协调，并确定新的时间计划。