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基于复杂网络的社团发现研究的任务书
一、研究背景和意义
社团发现是复杂网络分析领域的一个重要问题，识别网络中的社团有利于深入探究网络结构和功能，发现其中隐藏的规律和特征。近年来，随着大数据和计算机技术的不断发展，人们构建的复杂网络层数不断增加，网络结构也变得更加多样和复杂。这对社团发现算法的精度、效率、可扩展性提出了更高要求，因此需要对当前社团发现研究进行深入探究和优化。
本研究旨在探究基于复杂网络的社团发现算法，通过对已有算法进行改进或者开发新算法来解决复杂网络较大规模的社团发现问题，提高算法的准确性和效率，为实际应用提供更好的支持。
二、主要研究内容和技术路线
本研究的主要研究内容包括：
1.综述当前社团发现的常见算法和思想，深入分析算法的优缺点，归纳出社团发现算法的关键技术和优化思路。
2.基于社团发现常见数据集，比较不同算法的性能差异，并针对复杂网络的特点和实际应用需要，调整算法参数和策略，给出改进算法和实验结果。
3.对于大规模网络的社团发现问题，提出新的算法思路和策略，包括分阶段聚类、可扩展性设计等，实现算法的快速、高效、准确。
4.将改进后的算法应用于实际场景中，验证算法的可行性和优越性，并对未来实际应用进行展望和规划。
技术路线包括：
1.文献调研，撰写综述性文献。
2.数据集选择和预处理，提取特征和网络结构，评估算法性能和可扩展性。
3.根据实验结果，梳理算法思路和策略，实现算法的优化和改进。
4.通过大规模实验以及与其他算法的比较，验证所提出算法的准确性和效率。
5.将算法应用于实际场景中，总结应用经验和问题，对未来应用进行展望和规划。
三、预期研究成果
1.在综述当前社团发现算法的基础上，总结社团发现算法的局限性和优化思路，并提供新的思想和策略。
2.提出高效、可扩展的社团发现算法，比较不同算法的性能差异，给出实验结果和分析。
3.将算法应用于实际场景中，验证算法的可行性和有效性，并总结应用经验和问题。
4.撰写高水平学术论文或专利申请。
四、研究计划和进度安排
研究计划：
1.第一年（2021年）：研究社团发现算法的基本原理和常见算法，进行实验比较及总结算法的优缺点和改进方向，文献综述撰写。
2.第二年（2022年）：针对已有算法改进方向进行优化实验，尝试提出新的社团发现算法，并进行实验比较及分析。
3.第三年（2023年）：将优化、改进的算法应用于实际场景中进行实验，总结应用经验并总结结果，研究成果撰写。
研究进度安排：
1.第一年：
1）1-2个月：文献调研，包括已有社团发现算法的原理和相关技术；
2）2-3个月：选定常用的算法，实现并跑通，对算法进行性能评测；
3）3-4个月：总结算法的优缺点和改进方向；
4）4-12个月：撰写文献综述。
2.第二年：
1）1-2个月：确定改进方向和实验比较对象，设计实验方案；
2）2-4个月：实现改进后的算法，跑实验，比较算法性能差异；
3）4-12个月：总结实验结果，优化算法方案，撰写论文。
3.第三年：
1）1-2个月：准备实际场景数据，设计实验方案；
2）2-4个月：实际场景应用实验，并根据实验结果进行算法优化；
3）4-12个月：总结研究经验，撰写论文。
五、研究团队组成
本课题的研究团队由学术专家、研究人员和硕士/博士研究生组成。其中研究人员主要负责算法实现和实验，研究生参与算法改进和实验设计，学术专家和科研人员主要负责研究方向的指导和论文撰写。