1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
随着互联网和社交媒体的快速发展，复杂网络已经渗透到社会、经济、生物等各个领域。
这些网络通常包含数百万甚至数十亿个节点和边，蕴藏着巨大的信息量。
如何有效地分析和理解这些网络结构，挖掘潜在的价值信息，成为了当前研究的热点和难点。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述网络社区结构发现作为复杂网络分析的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。
标签传播算法作为一种简单、高效的社区发现方法，也得到了深入研究和应用。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.标签传播算法研究:深入研究经典标签传播算法（LPA）的原理、优缺点以及改进方向。
重点关注算法的收敛性、稳定性以及对网络结构的敏感性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析：广泛查阅国内外相关文献，系统学习网络社区结构发现、标签传播算法、机器学习等方面的理论知识，了解相关研究领域的发展现状和趋势，为本研究奠定理论基础。
2.标签传播算法研究：深入分析经典标签传播算法的原理、优缺点以及改进方向。
重点关注算法的收敛性、稳定性以及对网络结构的敏感性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进标签传播算法：针对现有标签传播算法的不足，结合网络结构特点和应用需求，设计改进的标签传播算法。
例如，可以考虑结合节点中心性、边介数等网络拓扑结构特征，或者利用少量先验知识或专家经验，提高算法的准确性和鲁棒性。
2.提出基于标签传播的半监督社区发现算法：针对现有标签传播算法大多为无监督学习方法的现状，探索将半监督学习的思想引入到标签传播算法中，利用少量已知标签信息来指导社区划分，以提高算法的准确性和鲁棒性。
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. 孟凡荣, 王宇. 基于标签传播的重叠社区发现算法[J]. 计算机工程, 2019, 45(1): 60-66.
2. 李晓东, 陈崚, 王涛. 一种改进的标签传播社区发现算法[J]. 计算机应用, 2017, 37(1): 173-177.
3. 刘华, 王金龙, 段玉波. 基于标签传播的重叠社区发现算法综述[J]. 计算机科学, 2017, 44(9): 1-8.
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