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云计算平台下社交网络数据获取技术研究的任务书
任务书
一、任务需求
随着云计算技术的不断发展，越来越多的社交网络应用开始部署在云上，包括微博、微信、Facebook等。这些社交平台积累了大量的用户数据，涉及到了各种用户特征、社交关系、地理位置、时间等信息。因此，如何有效获取这些数据已经成为了社交网络研究的重要问题。本文旨在研究云计算平台下的社交网络数据获取技术，通过实现相关算法，获得社交网络数据，并进行分析和挖掘，以满足各种研究需要。
二、任务内容
1.研究现有的社交网络数据获取技术及其特点，掌握不同的数据获取方法和工具。
2.分析云平台下的社交网络数据获取流程，绘制数据获取系统的结构图，以便于了解各模块之间的关系。
3.根据研究现状及再搜索数据分析方面的技术文献，基于扩展网络爬虫算法，构建原型数据获取系统，该系统需考虑爬虫的效率和多样性。
4.实现社交网络数据的存储过程，将爬虫获取到的数据存储到数据库中，以便于接下来的处理和分析。
5.进行数据挖掘与统计分析，选用数据挖掘算法(如K-均值聚类、SVM分类)，分析社交网络数据，揭示影响用户行为的因素和规律。
6.在优化存储数据时间复杂性上，研究针对社交媒体数据流（例如流形表示Learning(MRL)或因式分解机(FM)）的推荐方法。
7.总结研究过程中的技术难点和解决方法，撰写论文并制作PPT，向小组及其他相关部门汇报研究成果。
三、任务计划
1.第1周-第2周：对社交网络数据获取技术进行调研，收集相关文献资料，了解当前研究现状及未来发展趋势。
2.第3周-第5周：分析云平台下的社交网络数据获取流程，设计数据获取系统的模块结构，选择适当的开发工具和平台。
3.第6周-第7周：基于扩展的网络爬虫算法，构建原型数据获取系统，该系统应实现从不同的数据源网站（例如Twitter、Facebook、Weibo等）上爬取大量的数据，重点是对新晋微博用户以及热点事件的监测。
4.第8周-第9周：实现社交网络数据存储过程，将数据存储到数据库中，进行数据清洗与处理，在数据清洗过程中，需要对实时接收的数据进行解析和增量处理。
5.第10周-第11周：对数据进行挖掘分析，选用不同的数据挖掘算法，分析并挖掘出社交网络中有价值的信息和知识。
6.第12周-第13周：研究针对社交媒体数据流的推荐方法，在优化存储数据时间复杂性上，通过模型压缩和加速的算法实现时间效率上有限的知识表达、推理和推测。
7.第14周-第15周：总结研究过程中的技术难点和解决方法，撰写论文并制作PPT，向小组及其他相关部门汇报研究成果。
四、预期成果
完成该任务后，我们希望能够达到以下预期成果：
1.实现一个高效、可扩展、稳健的社交网络数据的获取系统，能够通过扩展网络爬虫算法，快速、全面地抓取目标网站的数据信息。
2.将社交网络数据存储到数据库中，并实现数据的快速增量处理和清洗。
3.分析、挖掘社交网络数据，从中提取有价值的知识和规律，等方面取得突破性进展。
4.以论文和PPT形式，向小组及其他相关部门和同行介绍本次研究成果，发表学术论文或参加相关学术会议，展示该技术的研究成果和应用前景。