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基于节点兴趣的动态网络表征方法研究的任务书
一、背景
随着社交网络、生物信息学、移动互联网等领域的不断发展，网络动态性、复杂性与异构性日益突出，使得对动态网络的分析与应用变得非常重要。动态网络中的节点在不同时间点上可能会发生不同的行为，传统的静态网络表征方法难以有效地捕捉节点的动态特征，因此需要开展动态网络表征的研究。
目前，基于节点兴趣的动态网络表征方法是一个受关注的课题。兴趣是节点在不同时间点上行为的重要指示器，而兴趣的动态变化又能反映节点的变化。因此，基于节点兴趣的动态网络表征方法可以更好地反映节点的动态变化特征。然而，在现有研究中，一些问题仍然需要解决，例如如何有效地表示节点的兴趣、如何探索节点间的兴趣关系、如何捕捉节点的动态变化等。
二、研究内容
本次研究旨在开发一种基于节点兴趣的动态网络表征方法，具体任务如下：
1.调研目前基于节点兴趣的动态网络表征方法，并分析其不足之处；
2.提出一种基于节点兴趣的动态网络表征方法：首先，通过行为序列挖掘技术，获得节点的兴趣序列，并使用深度学习技术对兴趣序列进行表征；其次，在网络层面上，探索节点间的兴趣关系，并使用网络嵌入技术对节点进行表征；最后，在时间维度上，使用流形学习和深度学习技术捕捉节点的动态变化特征。通过将上述三个维度的表征进行融合，得到节点兴趣的动态网络表征。
3.实验验证：在真实数据集上对该方法进行实验，评估其表征效果和性能，并与现有基于好友关系的动态网络表征方法进行比较；
4.讨论：分析实验结果，探讨该方法的优势和不足，并提出改进措施和研究方向。
三、意义
本研究旨在探究基于节点兴趣的动态网络表征方法，将在以下方面具有重要意义：
1.为动态网络分析提供可靠的工具和方法，促进动态网络相关研究的发展；
2.为各领域的应用提供支持，如社交网络、生物信息学、移动互联网等；
3.为进一步探索节点兴趣与社交网络行为之间的关系提供新的思路和方法。
四、预期成果
1.论文一篇：介绍基于节点兴趣的动态网络表征方法，具体实验结果和分析；
2.数据集一份：用于论文实验验证，也可供他人使用；
3.软件一份：实现了研究所提出的方法。
五、研究计划
本研究预计完成时间为一年，包括以下时间分配：
1.文献调研：2个月；
2.算法设计和实现：4个月；
3.实验验证和结果分析：4个月；
4.论文撰写和投稿：2个月。
六、团队组成
本次研究需要的技能包括数据挖掘、深度学习、图嵌入等，建议团队成员包括以下人员：
1.1名博士生或硕士生，负责算法的设计和实现；
2.2名本科生或硕士生，负责数据处理和实验验证；
3.1名导师，负责指导与整合。
七、参考文献
1.DongY,ChawlaNV,SwamiA.metapath2vec:Scalablerepresentationlearningforheterogeneousnetworks[C]//Proceedingsofthe23rdACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining.ACM,2017:135-144.
2.WangD,CuiP,ZhuW,etal.Structuraldeepnetworkembedding[C]//Proceedingsofthe22ndACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2016:1225-1234.
3.ZhangX,FengY,TianW,etal.Tripartiteheterogeneousgraphmatchingviajointstructureandattributeembedding[C]//Proceedingsofthe27thInternationalConferenceonComputationalLinguistics.2018:3549-3559.