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鲁棒的半监督社区发现方法研究的任务书
任务书：鲁棒的半监督社区发现方法研究
背景介绍：
社区发现是社交网络分析的核心问题之一。社区发现的目标是将网络中的节点分为不同的社区（集团），使得每一个社区内的节点相互连接强度较大，社区之间的连接强度较弱。社区发现是一种非常有用的方法，可以用于社交媒体分析、推荐系统和广告定向等应用。在社区发现的研究中，半监督方法是一种重要的方法。半监督方法利用少量的已标记的节点信息和大量的未标记节点信息，来推断网络中的潜在社区结构。
任务描述：
本研究拟探索鲁棒的半监督社区发现方法，研究任务包括以下几个方面：
1.研究现有的半监督社区发现方法，重点关注方法的优缺点和适用范围，并分析其在真实数据集下的表现。
2.研究半监督方法中标记节点的选取问题，探讨如何选取最具代表性的标记节点，提高社区发现的准确性。
3.研究社区发现算法中的异常检测方法，保证算法的鲁棒性。
4.研究半监督方法在大规模网络中的适用性，提高算法的可扩展性。
5.在真实数据集上进行实验证明，评估所提出算法的效果，并与其他现有算法进行比较。
研究目标和意义：
社区发现在现实应用中具有非常广泛的应用，但是现有的社区发现算法存在一些问题，如算法效率低下、准确率不高、鲁棒性不够等。因此，本研究的目标是提出鲁棒的半监督社区发现方法，解决现有算法所存在的问题。本研究的意义在于，在社交网络分析中提供了一个更有效、更稳健的方法，对于社交媒体分析、广告定向等相关领域将具有重要的意义。
预期成果：
本研究预期的成果包括：
1.提出鲁棒的半监督社区发现算法；
2.论文发表在国内外相关期刊或会议上；
3.提供开源实现，并公开在Github等相关平台上；
4.对大规模社交网络进行模拟实验和真实实验，评估算法表现，并对算法的优化进行讨论。
研究方法：
本研究采取以下研究方法：
1.文献调研，了解现有社区发现算法的基本原理、优缺点以及适用范围等等；
2.分析现有算法所存在的问题，并探讨解决方法；
3.设计鲁棒的半监督社区发现算法，并进行实现；
4.在真实数据集上进行实验，并与现有算法进行比较；
5.讨论算法的优化方向，并进行实验验证。
要求：
本研究要求具有较好的数学基础和编程能力，具有一定的机器学习/数据挖掘领域研究经验。需要认真研究并阅读大量相关文献，有较好的英语阅读和写作能力。同时，需要熟练掌握相关编程库，如Numpy、Scipy、Scikit-learn等等。本研究需要进行大量的实验，需要具有较好的分析、解决问题的能力。
参考文献：
1.Newman,M.E.(2004).Findingcommunitystructureinnetworksusingtheeigenvaluespectrum.PhysicalreviewE,69(2),026113.
2.Jiang,J.,&Wang,K.(2014).Regularizednon-negativematrixfactorizationwithnon-randommissingdataforsemi-supervisedcommunitydetection.Knowledge-BasedSystems,69,51-61.
3.Rocha,L.E.C.,Oliveira,M.C.F.,&Costa,L.D.F.(2010).Semi-supervisedcommunitydetectionappliedtoproteininteractionnetworks.BMCbioinformatics,11(1),333.