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基于图挖掘的网络社团结构发现的任务书
任务书
题目：基于图挖掘的网络社团结构发现
背景介绍
现今互联网环境下，随着社交媒体、物联网等新技术的迅猛发展，大量的数据不断地涌现，同时也催生了海量的网络图数据。而网络图数据的挖掘和分析在推动社会与科技的发展中起到了至关重要的作用。网络社团结构的发现是网络科学中的一个重要问题，它可以追踪和预测社交网络上用户的行为趋势、意见变化和信息传递。
任务描述
在这个任务中，目标是基于图挖掘的方法来发现网络中的社团结构。具体来说，需要完成以下几个子任务：
1.数据采集：从现成的社交网络或网站上采集一定规模的网络数据。
2.数据预处理：对采集的数据进行预处理，包括去重、去噪、数据标准化等。
3.构建网络结构：将预处理后的数据转化为网络结构，以便进行后续处理。
4.社团结构检测和分析：利用图挖掘的算法，发现网络中的社团结构，并进行分析和比较。
5.结果可视化：将挖掘结果进行可视化展示，以便更好地理解和分析。
注：在任务中需要使用到的数据集可以自己寻找，也可以使用公开的数据集。
具体要求
1.任务使用Python语言和相关库完成。建议使用NetworkX库来处理和分析网络图数据。
2.数据采集的方式可以自行选择，但需要说明数据来源和采集方式。
3.数据预处理需要包括去重、去噪、数据标准化等步骤。
4.构建网络结构需要使用合适的算法来构建，例如最近邻算法、加边算法等。
5.社团结构检测和分析需要至少使用两种不同的图挖掘算法来进行比较，并对比分析算法的优劣。
6.结果可视化需要使用合适的可视化工具来展示挖掘结果，并包含必要的说明和解释。
7.最终结果需要呈现为一个完整的报告，包括数据采集、预处理、网络结构构建、社团结构检测和分析、结果可视化等内容。
参考思路
1.数据采集可以选择从微博、知乎等社交平台上获取数据。
2.数据预处理可以采用Python中的pandas库进行数据的读取，以及数据的去重等处理。
3.网络结构构建可以选择最近邻算法或加边算法进行构建，具体算法可以根据数据情况灵活选择。
4.社团结构检测和分析可以选择Louvain算法、模块性优化算法等进行比较分析。
5.结果可视化可以使用Python中的matplotlib、seaborn等库完成，同时也可以使用Gephi等现成的数据可视化工具完成。
参考文献
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