基于K-shell的网络节点信息传播能力的识别算法的研究开题报告
2024-07-23 22:38:59
1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和社交媒体的普及,复杂网络已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在这些网络中,信息传播的速度和范围直接影响着舆论的形成、商业的推广以及社会的发展。
因此,有效识别网络中具有高信息传播能力的节点,对于我们理解信息传播规律、引导舆论方向、进行精准营销等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,复杂网络上的信息传播问题引起了国内外学者的广泛关注,并在节点重要性识别方面取得了丰硕的研究成果。
国外研究现状
pagerank[1]和hits[2]算法是google早期用于网页重要性排名的经典算法,它们分别基于网页之间的链接关系和链接指向关系来评估网页的重要性。
kleinberg等人提出了中心性度量方法[3],用于识别网络中的重要节点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1.复杂网络与信息传播理论研究:深入研究复杂网络的基本概念、拓扑结构以及信息传播的基本模型,为节点信息传播能力识别提供理论基础。
重点关注不同网络结构对信息传播的影响,以及不同信息传播模型的优缺点和适用范围。
2.k-shell算法及其局限性分析:系统介绍k-shell算法的基本原理、计算方法以及优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合的研究方法,以理论研究为基础,通过算法设计、实验验证和案例分析等步骤,逐步展开研究工作:
1.文献调研与综述阶段:搜集和阅读国内外关于复杂网络、信息传播、节点重要性识别、k-shell算法等方面的相关文献,了解本领域的研究现状、前沿动态以及存在的问题,为本研究提供理论基础和研究思路。
2.理论研究与算法设计阶段:深入研究复杂网络和信息传播的相关理论,分析传统k-shell算法的局限性,并针对其不足,设计改进的k-shell算法。
在算法设计过程中,将考虑节点的邻居节点信息、节点的局部网络结构特征等因素,以提高算法的准确性和效率。
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.提出一种改进的k-shell算法,用于更准确地识别网络节点的信息传播能力。
该算法将克服传统k-shell算法的局限性,例如未考虑节点邻居节点的影响、未区分同一层级节点传播能力的差异等。
2.设计新的指标或改进现有指标的计算方法,以更全面地评估节点的信息传播能力。
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] 薛岚, 陆青, 邱志明. 复杂网络中节点重要性评估方法综述[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3208.
[2] 刘健, 吕琳媛. 复杂网络中节点重要度评估方法综述[j]. 计算机科学, 2021, 48(6): 1-12.
[3] 李晓, 冯 影, 孙 雨, 等. 复杂网络节点重要度研究综述[j]. 系统工程理论与实践, 2020, 40(10): 2471-2487.