基于核心个体的关联群追踪技术研究的开题报告

基于核心个体的关联群追踪技术研究的开题报告一、研究背景随着社交网络的流行，人们在日常生活中通过互联网建立了大量的社交关系。这些社交关系对于个体和组织来说都具有极其重要的价值。随着社交网络数据的爆炸性增长，研究社交网络数据中的关联群体对于推荐用户、社交推荐等领域具有重要的意义。目前，对于社交网络的研究主要集中在个体的属性、关系链的建立、社区检测等方面，很少有研究关注核心个体对于社交网络的影响。但是，核心个体对于社交网络的影响是极为重要的。在社交网络中，核心个体的存在会对其他个体的行为产生重要影响。因此，研究核心个体的关联群体追踪技术，可以更加深入地理解社交网络中的人际关系和社群结构。二、研究目的与意义本研究旨在基于核心个体的关联群追踪技术，通过对社交网络数据的分析和挖掘，建立起核心个体的关联群体追踪技术模型和算法，实现对于核心个体在社交网络中的影响力分析和社群结构识别，同时为推荐系统、社交推荐等领域提供参考。通过本研究，可以实现以下目标：1.建立基于核心个体的关联群体追踪技术模型和算法，实现对核心个体的影响力分析和社群结构识别。2.利用研究结果对社交网络中的数据进行实际应用，并分析研究结果的有效性。三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法包括：1.核心个体的选择原则研究：研究社交网络中核心个体的选择原则，并确定影响力指标和关键因素。2.关联群体追踪模型研究：建立基于核心个体的关联群体追踪模型，研究影响因素和算法。3.数据分析与实验：利用社交网络数据进行实验，对模型和算法进行测试、验证和优化。四、预期成果本研究的预期成果包括：1.一篇关于基于核心个体的关联群追踪技术的学术论文。2.一个基于核心个体的关联群追踪技术的算法框架和应用程序。3.对基于核心个体的关联群追踪技术的实验结果和应用效果的评估报告。五、研究计划和进度本研究计划如下：第一阶段：文献调研、理论研究和模型设计，预计用时2个月。第二阶段：关联群体追踪技术实验研究和数据分析，预计用时3个月。第三阶段：技术应用和实验结果分析，预计用时1个月。六、预算本研究的预算主要包括人员费用、材料费用、设备费用和差旅费用。其中，人员费用占总预算的50%；材料费用占总预算的20%；设备费用占总预算的15%；差旅费用占总预算的15%。总预算为20万元。七、参考文献[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