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基于交互度的大规模社会网络社区发现研究的任务书
任务书
研究题目：基于交互度的大规模社会网络社区发现研究
研究目的：
通过研究大规模社交网络中用户之间的交互度，探索社区内部的聚合程度，发现社区结构，并对社区划分进行分析，为社交网络营销提供指导意见。
研究内容：
1.社交网络中用户之间的交互度分析
通过收集大型社交网络中的交互数据，使用图论分析和数据挖掘技术来分析用户之间的交互程度，包括点赞、评论、转发等。通过对用户之间的这些交互数据的分析，可以得出用户之间的关系强度和类型，形成初步的社交图谱。
2.社区内部的聚合程度分析
应用社区发现算法，来对社交图谱进行聚类分析，将社交图谱划分为不同的社交圈，以此来分析社区内的成员结构，可以计算出社区内部的聚合程度和稳定性。
3.社区的结构分析
通过社区内部的聚合程度分析将社区内部的成员进行划分，按照成员的角色类型、兴趣爱好、地理位置等人口统计学特征对社区内部成员进行分析，为社交网络营销提供具体的指导意见。
研究方法：
1.数据收集方法
采用网络爬虫技术从大型社交网络平台中获取公开的数据集，包括用户数据、用户之间的关系数据以及用户之间的交互数据等。
2.数据处理方法
通过数据挖掘技术对采集的数据进行处理，首先进行数据清洗和去重，将无效数据进行删除，然后再进行数据分析和挖掘，提取出数据中存在的关系、社区信息等有价值数据。
3.社区发现方法
采用基于图论的社区发现算法，对处理后的数据进行聚类分析，生成社交圈图谱，并从中获取用户之间的关系强度、社区内部的聚合程度和稳定性等信息。
4.分类分析方法
通过人口统计学特征把社交圈中的成员按照角色类型、兴趣爱好、地理位置等多个因素进行分析，绘制社区的结构图，并为营销策略提供决策支持。
研究意义：
本研究的主要目的是探究大规模社交网络中用户之间的交互和社区结构，对于新一代社交网络应用和社交网络营销策略提供了重要的参考。通过本研究，可以更准确的了解社区成员的平均特征，从而拓展社交网络营销的思路，提高营销效果。同样，本研究还可以为未来更深入的社交网络研究提供参考。
参考文献：
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