基于机器学习的网络节点影响力分析与设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和社交媒体的迅猛发展，各种类型的网络如社交网络、信息传播网络、生物网络等日益复杂，网络节点影响力分析作为理解和应用这些网络的关键问题之一，近年来备受关注。

网络节点影响力分析旨在识别网络中具有重要影响力的节点，量化其影响力大小，并研究其影响力传播机制。

研究网络节点影响力对于网络信息传播、病毒营销、舆情控制、推荐系统等领域具有重要的理论意义和应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，网络节点影响力分析作为复杂网络研究的重要方向，吸引了国内外学者的广泛关注，并取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在网络节点影响力分析方面做了大量研究，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的研究内容主要包括以下几个方面：

1. 主要内容

1.网络节点影响力分析模型研究:
-深入研究现有的网络节点影响力模型，如pagerank、hits、度中心性、中介中心性等，分析其优缺点和适用场景。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研与综述:-深入研究网络节点影响力分析领域的国内外研究现状，了解现有方法的优缺点和适用范围，为本研究提供理论基础和研究思路。

-关注机器学习领域的新技术和新方法，探索其在网络节点影响力分析中的应用潜力，为本研究提供技术支持。

2.数据收集与预处理:-收集来自社交网络、信息传播网络、引用网络等不同类型的真实网络数据集，为后续的实验分析提供数据基础。

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.基于多源特征融合的网络节点影响力分析:-不同于传统方法仅仅依赖网络拓扑结构信息，本研究将结合节点属性特征、节点内容特征等多源信息，构建更全面的节点特征表示，以提高影响力分析模型的准确性和鲁棒性。

2.基于深度学习的网络节点影响力分析:-探索深度学习技术在网络节点影响力分析中的应用，利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，构建更精准、高效的影响力分析模型。

3.网络节点影响力可控设计:-不仅关注网络节点影响力分析，还将研究如何设计网络结构、优化信息传播策略，以实现网络影响力的最大化或定向传播，为网络控制和优化提供理论指导。

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] 刘健, 陶卿. 社交网络节点影响力算法综述[j]. 计算机科学, 2022, 49(4): 1-14.

[2] 张玉红, 沈静, 孙丽萍. 基于用户兴趣和动态社会关系的社会网络影响力最大化研究[j]. 计算机应用研究, 2020, 37(10): 2985-2990.

[3] 刘云, 陆青, 马跃. 在线社会网络中节点影响力排序算法综述[j]. 软件学报, 2018, 29(1): 24-46.