基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究的任务书.docx

基于谱平分的复杂网络社团划分算法研究的任务书
一、选题背景
社团发现是网络科学中一个非常重要的问题，可用于识别社交网络、生物网络等复杂网络中的子群体。谱平分是一种基于矩阵特征值分解的技术，已被广泛应用于社团发现领域。然而，谱平分算法在实际应用中存在一些问题，如不能快速地找到社团数量和大小，对节点度数分布的敏感性等。众所周知，社团的数量和大小决定了社团划分的粒度和准确度。如何在保证谱平分算法优点的基础上，解决其缺点，成为了一个研究热点。
因此，本次研究将基于谱平分算法，探究复杂网络社团划分的问题，提出一种应对谱平分算法缺陷的改进算法，并对改进算法进行实验验证。
二、研究内容
1.综述谱平分算法在社团划分领域的研究进展，分析其存在的缺陷与局限性，并探究相关改进算法。
2.提出一种基于谱平分算法的改进算法，包括定义新的评价目标、选择合适的正则化参数、设计划分策略等。
3.实验验证改进算法在社团划分问题上的有效性，与传统谱平分算法和其他改进算法进行比较，评估其精度、效率、鲁棒性等性能指标。
三、研究方法
本次研究将采用数据分析和计算实验相结合的研究方法，具体包括：
1.分析谱平分算法在社团划分领域的研究进展，收集相关文献并进行综述。
2.提出基于谱平分算法的改进算法，分析其理论依据和实现步骤。
3.利用复杂网络生成器生成不同刻度、不同度分布的复杂网络，并在此基础上进行社团划分实验。
4.采用精度、效率、鲁棒性等性能指标，定量评估谱平分算法和改进算法在社团划分问题上的表现，并与其他算法进行比较。
四、预期成果
本次研究预期达到以下成果：
1.对谱平分算法在社团划分领域的研究进展进行分析和总结，提出其存在的缺陷和局限性。
2.提出一种基于谱平分算法的复杂网络社团划分改进算法，对算法的有效性、可行性进行验证，并进行性能分析和评估。
3.发表1-2篇高水平论文，探讨研究成果及其在复杂网络社团划分领域的应用前景。
五、研究时间
本次研究预期时间为8个月，具体时间如下：
第1-2个月：调研与文献查阅；
第3-4个月：提出改进算法，并进行算法的优化与实现；
第5-6个月：设计实验方案，对谱平分算法和改进算法在不同复杂网络上进行实验及结果分析；
第7个月：总结研究成果、撰写论文；
第8个月：进行论文修稿、投稿。
六、研究经费
本次研究经费预计为10万元，主要用于数据采集、算法实现、实验设备购置及相关论文发表和会议参与费用。其中，5万元由项目组提供，5万元由学院拨备。
七、研究团队
本次研究由学院网络科学研究中心主持，项目组成员包括学院教师和研究生，其中教师1人，研究生3人。项目组成员需要具备计算机科学、数学等相关背景，同时具备编程、数据分析等能力，以及参与科研项目的热情和责任心。主持人具有丰富的科研经验，有多篇SCI论文发表经验，较强的组织和驱动能力。项目组成员将配合主持人完成各项研究任务。