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基于图神经网络的异质网络社区发现算法研究与展示系统实现的开题报告
一、题目简介
本文的开题报告主要是讨论如何利用图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）来实现异质网络社区发现算法，并且利用这个算法来建立一个社区发现的展示系统。
异质网络社区发现是指在异质网络中发现具有相似性质的子图，其中异质网络可以是指节点和边属性不同的网络，也可以是指网络中节点类型和边类型不同的网络。由于异质网络的网络结构复杂，因此传统的社区发现算法的效果较差。而利用图神经网络来进行社区发现，可以充分考虑节点和边的属性特征，更好地反映异质网络的复杂性，提高社区发现的准确性，因此具有更好的研究价值。
本文主要的工作包括以下几个方面：
1.设计一种基于图神经网络的异质网络社区发现算法，能够有效地发现异质网络中的社区结构；
2.建立一个社区发现的展示系统，能够直观地展示社区发现的结果；
3.对算法的性能进行评估，并与现有的社区发现算法进行比较。
二、研究背景
社区发现是现代社会网络分析中极为重要的研究领域之一，其目的是在一个大型网络中发现具有关联性的节点子集，类似的节点被归到同一社区中，而具有区别的节点则被分配到不同的社区。社区是指一个节点的子集，这些节点之间具有相互联系、交互和合作的关系，而这些关系比节点与社区之外的节点的关系更加紧密。社区发现可以帮助我们了解真实世界中不同的社会现象，并且可以为其它应用提供支持，如推荐系统，网络安全等。因此，社区发现被广泛地应用于各种领域。
社区发现算法可以分为两类：基于图划分的算法和基于谱聚类的算法。基于图划分的算法将网络划分为若干个不同的社区组成，划分过程中通常会考虑到邻接矩阵的特征，如度中心性和聚类系数。而基于谱聚类的算法则利用特定的矩阵特征值和特征向量，将网络划分为若干个社区。
然而，传统的社区发现算法不能处理异质网络这样的网络，异质网络是指由节点属性和边属性组成的复杂网络。因此，近年来，一些研究人员开始研究利用图神经网络模型进行异质网络社区发现的方法。
图神经网络是一种针对图数据的深度学习模型，它将各个节点和边作为网络的基本元素，每个节点和边都有其自身的特征。相比于传统的深度学习模型，图神经网络能够自适应地利用各个节点和边的信息，从而更好地捕捉复杂的拓扑结构和属性关系。
三、研究目标和意义
本文主要研究利用图神经网络进行异质网络社区发现的方法，这种方法可以很好地解决传统社区发现算法在异质网络中的局限性。主要的研究目标和意义包括：
1.因为异质网络的复杂性，传统的社区发现算法无法发现异质网络中的复杂社区结构。而利用图神经网络进行异质网络社区发现可以考虑到节点和边的属性特征，从而提高社区发现的准确性和效率。
2.建立一个社区发现的展示系统能够直观地展示社区发现结果。展示系统可以有效地向社区发现领域的研究人员传递更好的社区发现算法，以及提供更好的社区发现结果的展示和可视化。
3.本文的研究成果可以为研究人员在社区发现领域提供参考，为提高社区发现算法的准确性和效率做出一定的贡献。
四、研究内容和方法
本文的研究内容包括异质网络社区发现算法的设计、实现和展示系统的建立。
基于异质网络社区的特点以及图神经网络的优秀特性，本文提出一种异质网络社区发现算法。具体地，算法对输入的异质网络进行特征的抽取，将节点和边上的属性通过嵌入层进行转换。接着，算法通过多层图卷积层利用节点和边上的嵌入信息来进行社区划分。最后，通过聚类算法将同一社区的节点聚类到一起。
展示系统主要包括社区发现结果的展示和可视化。在展示结果中，我们会将社区划分结果直接展示给用户，可以通过用户的操作实现社区信息的筛选和查找。在可视化方面，我们可以采用ScatterPlots、HeatMaps等方式来展示社区的分布情况，以及社区内部节点和社区间关系的可视化。
五、预期成果
本文主要的预期成果包括：
1.设计并实现了一种基于图神经网络的异质网络社区发现算法，能够高效地发现异质网络中的社区结构；
2.建立了一个社区发现的展示系统，能够体现异质网络的社区信息，并且使得社区发现结果更加可视化和直观；
3.采用多种实验和评估方法，量化算法的性能，并与现有的社区发现算法进行比较，验证了算法的有效性和可行性；
4.提出了一套完整的基于图神经网络的异质网络社区发现算法和展示体系，为研究者提供了一套新的、有用的工具。