社交网络群体识别方法初探开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网技术的迅猛发展和普及，社交网络逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分，深刻地改变着人们的交流方式、信息获取方式以及社会互动模式。

社交网络的兴起不仅为人们提供了便捷的沟通平台，也为分析和理解人类社会行为、群体特征和社会动态提供了前所未有的数据资源。

在海量的社交网络数据中，蕴藏着丰富的群体信息，这些信息对于理解社会群体结构、群体行为模式以及群体演化规律具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

社交网络群体识别的研究近年来受到学术界和工业界的广泛关注，并取得了丰硕的成果。

总的来说，现有的研究主要集中在以下几个方面：基于图分割的方法、基于节点相似性的方法以及基于机器学习的方法。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究主要围绕社交网络群体识别方法展开，分析和比较不同方法的优缺点和适用场景，并探讨其在社区发现、舆情监测和精准营销等方面的应用。

1. 主要内容

1.社交网络群体识别概述:介绍社交网络群体识别的概念、研究背景和意义，以及常见的群体识别方法分类。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、算法设计与分析、实验评估等方法进行。

1.文献研究:系统地查阅和研读国内外关于社交网络群体识别的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要研究方法和未来发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.算法设计与分析:针对不同的群体识别方法，研究其基本原理、算法流程、优缺点以及适用场景。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于尝试结合不同群体识别方法的优势，探索更加高效、准确的群体识别方法，并将其应用于实际问题中，例如：
1.结合图分割和节点相似性的群体识别方法:将图分割算法与节点相似性度量方法相结合，以提高群体识别的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的群体识别方法:将深度学习技术应用于社交网络群体识别，以提高对复杂网络结构和节点特征的学习能力，从而提高群体识别的性能。

3.面向特定应用场景的群体识别方法:针对不同的应用场景，如社区发现、舆情监测和精准营销等，设计和优化相应的群体识别方法，以提高其在实际问题中的应用效果。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 赵会群,刘晓.面向在线社交网络的群体情绪识别研究进展[j].计算机科学,2018,45(11):1-12.

[2] 孟祥武,贾彩燕,李明.融合标签传播与用户属性的社交网络群体识别[j].计算机应用,2020,40(s2):144-149.

[3] 张维存,王元卓,郭岩,等.基于spark的社交网络群体发现算法研究综述[j].计算机科学,2018,45(s1):399-404 411.