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基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术研究的任务书
任务书
一、任务背景
数据挖掘技术作为一种快速的数据处理技术，对于复杂网络的关键节点识别有着重要的作用。关键节点是复杂网络中起决定性作用的核心节点，需要通过挖掘复杂网络中的链接关系，对节点进行加权评价，从而确定关键节点。本次研究的任务就是要基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术进行深入研究和探索。
二、任务目标
1.总体目标
本次研究旨在深入研究和探索基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术，实现对复杂网络中的关键节点进行精确识别，并探索识别算法的可靠性和有效性。
2.具体目标
(1)对于复杂网络的连接关系进行挖掘，提取有用的信息，形成有向加权复杂网络。
(2)对复杂网络中的节点进行加权评价，确定各节点的重要性。
(3)针对确定节点重要性的结果，实现对关键节点的识别和筛选。
(4)探索关键节点识别算法的可靠性和有效性，提高复杂网络关键节点识别的准确度和效率。
三、研究内容
1.复杂网络的连接关系挖掘和有向加权网络的构建
在进行关键节点识别之前，需要对复杂网络的连接关系进行挖掘和分析，从中提取有用的信息，形成有向加权复杂网络。构建有向加权复杂网络是关键节点识别的前提，必须保证网络的精确性和完整性。
2.节点加权评价和关键节点识别
在形成有向加权复杂网络之后，需要对节点进行加权评价，确定各节点的重要性。加权评价通常是基于节点度数、节点距离和节点集聚性等基本特征进行的，需要综合考虑这些特征来对节点进行评价。在确定节点重要性之后，就可以进行关键节点的识别和筛选。
3.关键节点识别算法的可靠性和有效性探索
关键节点识别算法的可靠性和有效性是衡量关键节点识别的重要指标，在本次研究中，需要探索并验证识别算法的可靠性和有效性，提高复杂网络关键节点识别的准确度和效率。
四、研究方案
1.研究方法
本研究采用理论研究和实证分析相结合的方法，既有理论分析，又有实验验证，以深入探索基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术。
2.研究步骤
（1）收集相关文献，深入了解复杂网络关键节点识别的理论和方法。
（2）构建一个有向加权复杂网络，并确定节点加权评价的方法。
（3）根据节点加权评价的结果，识别关键节点。
（4）对识别算法进行可靠性和有效性验证。
（5）归纳总结，提出结论。
五、研究重点
1.网络的构建和节点加权评价方法的确定。
2.关键节点识别算法的开发和优化。
3.关键节点识别算法的可靠性和有效性验证。
六、研究成果
1.一篇关于基于链接关系的有向加权复杂网络关键节点识别技术的论文。
2.一份识别算法的代码和使用说明。
3.一份数据集和实验结果报告。
七、预计时间表
本研究的时间表如下：
第一阶段：文献调研与理论分析，时间约为1个月。
第二阶段：有向加权复杂网络的构建及节点加权评价，时间约为2个月。
第三阶段：关键节点识别算法的开发和可靠性验证，时间约为3个月。
第四阶段：实验结果分析和论文撰写，时间约为1个月。
总计用时：7个月。
八、研究经费预算
本研究经费预算大致如下：
设备费：5000元。
材料费：1000元。
人员费用：80000元。
预计总经费：86000元。
九、研究组成员
本次研究的组成员为：
主持人：XXX。
主要研究人员：XXX等。
此外，还需要参与数据处理等配合工作人员。
十、参考文献
[1]余志杰,张纪民.复杂网络中的关键节点识别方法研究.计算机应用与软件,2016,33(08):95-100.
[2]杨刚,吴冰,宋文可.基于局部区域的复杂网络关键节点挖掘[J].计算机应用,2017,39(06):1476-1480.
[3]李佳伟,张娟,魏泽波.复杂网络中关键节点识别方法研究综述[J].计算机科学与探索,2017,11(05):638-657.
[4]王羿翔,刘胡瑞,岳方舟.复杂网络中基于结构分析的关键节点识别算法[J].中国科学:信息科学,2017,47(07):844-858.