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，社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分，深刻地改变了人与人之间的交流和互动方式。
社交网络平台每天都会产生海量的用户数据，这些数据蕴含着丰富的社会关系和行为模式。
如何从海量社交网络数据中挖掘有价值的信息，成为了当前学术界和工业界共同关注的热点问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
社区发现作为复杂网络分析的重要研究方向之一，多年来受到学术界和工业界的广泛关注。
近年来，随着社交网络的兴起和发展，社交网络数据社区发现成为了一个热门的研究领域，涌现出大量的研究成果和算法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对社交网络数据社区发现问题，设计并实现一种高效的算法，并通过实验验证算法的性能。
1. 主要内容
1.研究社交网络数据的特点和社区结构特征，分析现有社区发现算法的优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，通过查阅相关文献，了解社交网络数据社区发现问题的研究现状，分析现有算法的优缺点，并学习相关理论知识，为算法设计奠定基础。
其次，根据社交网络数据的特点，设计一种改进的社区发现算法，并进行理论分析，例如时间复杂度和空间复杂度分析。
5. 研究的创新点
1.针对现有社区发现算法在处理社交网络数据时存在的不足，提出一种改进的算法，提高算法的效率和准确性。
2.结合社交网络数据的特点，设计新的算法模型或优化现有算法流程，提升算法在处理大规模社交网络数据时的性能。
3.将提出的算法应用于实际问题，例如用户精准营销、推荐系统、舆情监控等，验证算法的实用价值。
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]孟祥武,吕琳,王涛.面向社交网络的重叠社区发现方法综述[J].软件学报,2018,29(01):24-42.
[2]刘文清,史彦军,周涛.重叠社区发现:方法与评价[J].复杂系统与复杂性科学,2015,12(03):1-13.
[3]黄德才,王勇,王亮,陈超.基于标签传播的社区发现算法综述[J].计算机科学,2017,44(06):1-8.
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