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在线社会网络关键用户挖掘方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
在网络信息时代，社交网络已成为人们日常生活中重要的一环。社交网络的用户数量不断增长，大量的信息也被上传到社交网络平台上。这些信息汇聚在一起形成了一个庞大的社交网络。其中，某些用户因其在社交网络中拥有较大的影响力和链接关系，对整个网络的演化具有重要作用，被称作“关键用户”。
关键用户被广泛应用于推销、广告、政治竞选和舆情分析等领域。从社交网络的角度来看，关键用户具有较大的传播能力，可以相对较快地传递信息和影响其他用户。因此，如果能够挖掘出社交网络中的关键用户，就可以更好地指导推销、广告和舆情传播等方面的决策，非常有意义。
目前，有关关键用户的挖掘已成为社交网络分析中的重要研究方向。相应的，也出现了大量的研究成果。本文将重点研究建立一种有效的、基于网络结构特征的关键用户挖掘方法。
二、研究内容与方法
关键用户的挖掘方法，一般可以从两个方向入手：一是基于用户个人特征，从用户行为、个人兴趣等方面进行挖掘；二是基于网络结构特征，从社交网络的拓扑结构等方面进行挖掘。本文重点探究第二种切入方式。
基于网络结构特征，可以利用社交网络中全局的和局部的网络拓扑结构信息来评估用户的重要性。已有的一些基于拓扑结构的关键用户挖掘方法，如PageRank算法、HITS算法和K-shell算法，都是采用这种方法。
近年来，随着社交网络的复杂度不断提高，这些方法已经无法满足实际需求。因此，本文提出了一种基于网络结构特征的关键用户挖掘方法，通过将用户与他们的邻居分别作为节点，建立带权无向图，然后使用基于节点度数的算法进行较为精确的关键用户识别。
具体而言，本文的关键用户挖掘方法具有如下步骤：
1.构建带权社交网络。在这个步骤中，我们需要确定网络中的节点和边。一般来说，节点可以是社交网络的用户，边则可以是他们之间的关注或好友关系。在此基础上，我们为每个节点赋予一个权值，代表这个节点的重要性。
2.计算度数。度数作为度量节点重要性的一种基本方法，在此也用于计算每个节点的重要程度。在这个步骤中，我们需要计算每个节点的入度和出度。
3.计算节点权值。根据节点的度数，我们可以计算每个节点的权值。这里，我们采用“节点权值=0.5*入度+0.5*出度”的公式。
4.选取关键用户。最后一步，我们将节点按权值从高到低排序，并选择重要程度最高的节点作为关键用户。
三、预期研究结果
本文将基于网络结构特征设计关键用户挖掘算法，并进行实验分析。预期的研究结果包括：
1.针对网络数据集进行有效性测试，比较本研究方法与其他算法的性能优劣。
2.结合实际案例，证明本方法在舆情分析、商品推销、政治竞选等方面的应用效果。
四、结论
本文探究了一种基于网络结构特征的关键用户挖掘方法，通过比较其与其他算法的性能表现，证明了其优越性和可行性，并指出其在实际社会网络应用中的潜在价值。相信本文的研究结果将对未来的关键用户挖掘和社交网络分析方面有重要的推动作用。