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基于随机游走的复杂网络聚类算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
复杂网络是由大量节点和边交互形成的网状结构，广泛应用于社交网络、生物网络、电力网络、物流网络等领域。对于复杂网络中的节点进行划分和分类，是复杂网络研究中的一个关键问题。目前，聚类算法是复杂网络中节点分类的常用方法之一。
传统聚类算法中，大部分算法需要提前设定聚类数量，而复杂网络中聚类节点数量是不确定的，因此传统聚类算法难以应用于复杂网络中。同时，在聚类算法中要优化聚类结果指标，如同一聚类中节点的内部连通性尽量强，不同聚类中节点的连通性尽量弱等。因此，开展基于随机游走的复杂网络聚类算法研究，对于提高复杂网络节点划分的准确性和效率具有重要意义。
二、任务目标
本研究的目标是：
1.研究随机游走在复杂网络中的应用和实现方法；
2.分析目前复杂网络聚类算法的研究现状和关键问题；
3.提出基于随机游走的复杂网络聚类算法，并设计实验验证其准确性和效率；
4.比较新算法和传统算法的分类准确性、分类效率等指标，对新算法进行评估。
三、研究内容
本研究包括以下内容：
1.复杂网络聚类算法的研究现状和关键问题调研，包括聚类节点数量不确定、聚类质量优化等问题；
2.随机游走在复杂网络中的实现方法和应用分析，探索随机游走在复杂网络聚类中的作用；
3.基于随机游走的复杂网络聚类算法研究与设计，包括随机游走路径的选择、聚类判据的确定等；
4.设计实验验证新算法准确性和效率，比较新算法与传统算法的分类指标，分析算法的优点和不足；
5.完成毕业论文的撰写和答辩。
四、计划进度
本研究计划分为以下几个阶段：
备选主题：1周
文献调研：3周
数据处理和算法设计：8周
实验和结果比较：2周
撰写论文：2周
毕业论文答辩：1周
五、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.关于随机游走在复杂网络中的理论分析和应用研究报告；
2.提出基于随机游走的复杂网络聚类算法，并在实验中验证其准确性和效率；
3.完成毕业论文并进行答辩。
六、预期收益
本研究将有以下预期收益：
1.提出基于随机游走的复杂网络聚类算法能够更准确地将复杂网络中的节点聚类，使得节点分类更符合实际情况；
2.研究随机游走在复杂网络中的应用和实现方法，为复杂网络研究提供了新的思路和方法；
3.加深对复杂网络的认知，并提升科研能力。
七、参考文献
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[4]李永成.复杂网络谱聚类算法研究[D].重庆师范大学,2017.
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