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基于新浪微博的复杂网络社团发现聚类算法研究的任务书
任务书
课程名称：复杂网络分析
任务名称：基于新浪微博的社团发现聚类算法研究
任务描述：
本任务旨在通过对新浪微博上的数据进行分析研究，采用复杂网络的方法进行社团发现聚类算法研究。通过对微博用户之间社交关系网络的建模，利用社交网络分析方法探究新浪微博上的用户聚类现象，研究用户间的社群结构，发现其中存在的紧密联系的社团。
任务目标：
1.掌握社交网络分析的基本理论和方法。
2.学习复杂网络分析的基本概念和算法。
3.了解新浪微博用户关系网络的建模方法及其数据处理。
4.研究社团发现聚类算法，探究其原理和应用。
5.基于新浪微博的用户关系网络数据，应用社团发现聚类算法，探究其中的社团结构。
6.撰写研究报告，分析实验结果，探究新浪微博上的社团聚类现象，提出可能的应用前景。
任务计划：
第一周：学习社交网络分析基本理论
1.了解社交网络基本概念、特点和模型。
2.学习社交网络分析的度、连通性、聚集系数等基本概念。
3.掌握社交网络中节点和边的度量方式。
第二周：了解复杂网络分析
1.了解复杂网络的定义、构成和特征。
2.掌握复杂网络中的常见度量方法，如平均路径长度、度分布等。
3.熟悉复杂网络中的基本算法，如最短路径算法、最小生成树算法等。
第三周：学习新浪微博用户关系网络建模
1.了解微博用户构成和用户社交关系网络的建模。
2.学习基于新浪微博用户关系网络的数据处理方法。
3.研究新浪微博上用户关系网络的基本性质，包括节点度、网络密度等。
第四周：社团发现聚类算法研究
1.了解社团发现聚类算法的基本原理，包括Louvain算法、GN算法、K-means算法等。
2.分析不同的社团发现聚类算法的优缺点。
3.研究不同算法在新浪微博用户关系网络上的应用效果。
第五周：基于新浪微博的社团发现聚类算法研究
1.基于新浪微博用户关系网络数据，实现不同的社团发现聚类算法并进行对比研究。
2.针对不同算法的结果进行分析，探究其中的社团结构。
第六周：撰写实验报告
1.对研究过程进行全面总结，分析实验结果。
2.探究新浪微博上的社团聚类现象，提出可能的应用前景。
3.撰写完整的研究报告，包括摘要、引言、研究方法、实验结果与分析和结论等。
参考文献：
[1]牛红梅.社交网络分析[M].中国人民大学出版社,2008.
[2]张学文.复杂网络基础与研究方法[M].科学出版社,2006.
[3]PallaG,DerényiI,FarkasI,etal.Uncoveringtheoverlappingcommunitystructureofcomplexnetworksinnatureandsociety[J].Nature,2005,435(7043):814-818.
[4]黄成军,黄梅.社交网络分析[M].北京师范大学出版社,2017.
[5]杨浩然,张厚德,罗志钢.复杂网络分析[M].清华大学出版社,2013.
[6]徐宏斌.社交网络分析与挖掘[M].科学出版社,2012.
备注：以上任务安排仅供参考，具体时间安排根据实际情况而定。