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基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群追蹤技術(shù)研究的開題報(bào)告一、研究背景隨著社交網(wǎng)絡(luò)的流行,人們?cè)谌粘I钪型ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)建立了大量的社交關(guān)系。這些社交關(guān)系對(duì)于個(gè)體和組織來說都具有極其重要的價(jià)值。隨著社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng),研究社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)群體對(duì)于推薦用戶、社交推薦等領(lǐng)域具有重要的意義。目前,對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的研究主要集中在個(gè)體的屬性、關(guān)系鏈的建立、社區(qū)檢測(cè)等方面,很少有研究關(guān)注核心個(gè)體對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的影響。但是,核心個(gè)體對(duì)于社交網(wǎng)絡(luò)的影響是極為重要的。在社交網(wǎng)絡(luò)中,核心個(gè)體的存在會(huì)對(duì)其他個(gè)體的行為產(chǎn)生重要影響。因此,研究核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群體追蹤技術(shù),可以更加深入地理解社交網(wǎng)絡(luò)中的人際關(guān)系和社群結(jié)構(gòu)。二、研究目的與意義本研究旨在基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群追蹤技術(shù),通過對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析和挖掘,建立起核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群體追蹤技術(shù)模型和算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)于核心個(gè)體在社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力分析和社群結(jié)構(gòu)識(shí)別,同時(shí)為推薦系統(tǒng)、社交推薦等領(lǐng)域提供參考。通過本研究,可以實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo):1.建立基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群體追蹤技術(shù)模型和算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)核心個(gè)體的影響力分析和社群結(jié)構(gòu)識(shí)別。2.利用研究結(jié)果對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用,并分析研究結(jié)果的有效性。三、研究?jī)?nèi)容和方法本研究的主要內(nèi)容和方法包括:1.核心個(gè)體的選擇原則研究:研究社交網(wǎng)絡(luò)中核心個(gè)體的選擇原則,并確定影響力指標(biāo)和關(guān)鍵因素。2.關(guān)聯(lián)群體追蹤模型研究:建立基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群體追蹤模型,研究影響因素和算法。3.數(shù)據(jù)分析與實(shí)驗(yàn):利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)模型和算法進(jìn)行測(cè)試、驗(yàn)證和優(yōu)化。四、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括:1.一篇關(guān)于基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群追蹤技術(shù)的學(xué)術(shù)論文。2.一個(gè)基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群追蹤技術(shù)的算法框架和應(yīng)用程序。3.對(duì)基于核心個(gè)體的關(guān)聯(lián)群追蹤技術(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和應(yīng)用效果的評(píng)估報(bào)告。五、研究計(jì)劃和進(jìn)度本研究計(jì)劃如下:第一階段:文獻(xiàn)調(diào)研、理論研究和模型設(shè)計(jì),預(yù)計(jì)用時(shí)2個(gè)月。第二階段:關(guān)聯(lián)群體追蹤技術(shù)實(shí)驗(yàn)研究和數(shù)據(jù)分析,預(yù)計(jì)用時(shí)3個(gè)月。第三階段:技術(shù)應(yīng)用和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,預(yù)計(jì)用時(shí)1個(gè)月。六、預(yù)算本研究的預(yù)算主要包括人員費(fèi)用、材料費(fèi)用、設(shè)備費(fèi)用和差旅費(fèi)用。其中,人員費(fèi)用占總預(yù)算的50%;材料費(fèi)用占總預(yù)算的20%;設(shè)備費(fèi)用占總預(yù)算的15%;差旅費(fèi)用占總預(yù)算的15%。總預(yù)算為20萬元。七、參考文獻(xiàn)[1]LeskovecJ,AdamicLA,HubermanBA.Thedynamicsofviralmarketing[J].ACMTransactionsontheWeb(TWEB),2007,1(1):5.[2]NewmanMEJ.Findingcommunitystructureinnetworksusingtheeigenvectorsofmatrices[J].PhysicalReview,2006,74(3):036104.[3]TangJ,SunJ,WangC,etal.Socialinfluenceanalysisinlarge-scalenetworks[C]//Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2009:807-816.[4]ZafaraniR,AbbasiMA,LiuH.Socialmediamining:Anintroduction[J].CambridgeUniversityPress,2014.[5]ZhangY,ZhouX,YangC,etal.Influencemaximizationinsocialnetworks:Anempir
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