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基于学术社会网络特征的专家搜索算法的任务书
一、选题背景
随着学术领域的不断发展和普及，人们更加注重学术交流和合作。但是，如何寻找到擅长某一领域的专家和学者是一个难题。以往的搜索引擎都是基于关键词检索，效果并不尽如人意。这就需要一种更加智能的搜索算法来帮助人们更快、更准确地找到他们需要的专家和学者信息。
二、选题意义
本文提出的基于学术社会网络特征的专家搜索算法，在实现高效的专家搜索的同时，也有利于推进学术交流和合作的发展。如果我们能够利用学术社会网络特征，来建立一种更为系统和精准的专家搜索算法，那么搜索到合适的专家和学者的时间将会大幅度缩短，从而节省大量的时间成本。此外，该算法还可以促进学术领域的知识传播和共享。
三、研究目标
本研究的主要目标是：在研究学术社会网络的特征基础上，设计并实现一种更加高效的专家搜索算法，帮助人们更快、更准确地找到他们需要的专家和学者信息，从而推进学术交流和合作的发展。
四、研究内容及研究方案
1.学术社会网络特征研究。
通过对学术社会网络的分析和统计，找出影响专家搜索效率的因素，如学术成就、社交网络、研究方向等。通过这些特征的分析，能够更好地理解学术社会中的人际关系和社会网络结构，并为设计专家搜索算法奠定基础。
2.专家搜索算法设计。
在学术社会网络特征的基础上，本文将设计一种基于连接度和影响力的专家搜索算法。该算法将利用学术社会网络的连接度和影响力特征，进行专家筛选和匹配，从而实现更加精准的专家搜索。具体而言，本算法首先将建立一个学术社会网络，并采用社群发现算法来找到研究领域中最具有影响力和连接度的专家。其次，通过该算法对专家的研究方向、论文质量等进行综合分析和评估，从而实现对搜索结果的优化和精准匹配。
3.算法实现和评估。
本研究将采用Python语言实现基于学术社会网络特征的专家搜索算法，并通过实测、实验等多种方式，对算法的准确性、速度等进行评估和验证。
五、研究预期结果
本研究预期能够设计和实现一种更加精准、高效的基于学术社会网络特征的专家搜索算法，并能够在实践中取得良好的搜索效果，推动学术交流和合作的发展。
六、研究进度
1.资料查阅和文献整理（1个月）。
2.学术社会网络特征研究（2个月）。
3.专家搜索算法设计（3个月）。
4.算法实现和评估（2个月）。
5.论文撰写（1个月）。
七、论文结构
第一章：绪论。
1.1研究背景和意义。
1.2国内外研究现状与发展。
1.3研究目标和内容。
1.4研究方案和进度。
第二章：基于学术社会网络特征的专家搜索算法设计。
2.1学术社会网络特征分析和研究。
2.2基于连接度和影响力的专家搜索算法设计思路。
2.3算法细节实现和优化。
第三章：基于学术社会网络特征的专家搜索算法实现和测试。
3.1算法实现与优化。
3.2算法测试与效果分析。
第四章：算法评估和结果分析。
4.1算法准确性评估。
4.2算法速度评估。
4.3算法效果分析与结论。
第五章：总结与展望。
5.1研究工作总结。
5.2研究不足和展望。