含记忆随机游走在复杂网络中观结构分析中的应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

复杂网络作为一种普遍存在于自然界和社会中的网络结构，其结构分析对于理解网络行为、预测网络演化趋势以及优化网络功能具有重要意义。

传统的网络结构分析方法往往忽略了网络中动态信息的演化，而含记忆随机游走作为一种能够捕捉网络动态信息的有效工具，为复杂网络结构分析提供了新的视角。

本选题旨在研究含记忆随机游走在复杂网络中观结构分析中的应用，通过将含记忆随机游走模型与网络结构分析方法相结合，探索更加准确、高效的网络结构分析方法，并将其应用于解决实际问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，含记忆随机游走和复杂网络分析都成为了研究热点，二者的结合也受到了学者们的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在含记忆随机游走模型的构建、分析和应用方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将从含记忆随机游走模型出发，研究其在复杂网络结构分析中的应用，主要内容包括以下几个方面：1.研究经典随机游走模型及其在复杂网络分析中的应用，分析其优缺点，并在此基础上，介绍含记忆随机游走模型的基本概念、记忆机制分类以及典型模型，探讨不同记忆机制对随机游走行为的影响。

2.研究复杂网络结构分析方法，包括基于路径的结构分析、基于节点中心性的结构分析以及基于社团划分的结构分析，并分析不同方法的优缺点和适用范围。

3.研究含记忆随机游走在网络结构分析中的应用，例如节点重要性排序、社团结构探测、链接预测和异常节点检测等，并通过实验验证其有效性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和案例分析相结合的研究方法。

首先，对含记忆随机游走和复杂网络结构分析的相关理论进行深入研究，分析现有模型和方法的优缺点，为模型构建和方法设计奠定理论基础。

其次，根据不同的记忆机制构建含记忆随机游走模型，并分析不同模型参数对随机游走行为的影响，选择合适的参数组合，以提高模型的性能。

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.模型创新：针对现有含记忆随机游走模型的不足，提出一种新的记忆机制，构建更加准确、高效的含记忆随机游走模型。

2.方法创新：将含记忆随机游走模型与复杂网络结构分析方法相结合，提出一种新的网络结构分析方法，提高网络结构分析的准确性和效率。

3.应用创新：将所提出的模型和方法应用于解决实际问题，例如社交网络分析、推荐系统设计等，拓展含记忆随机游走模型的应用领域。

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] 周涛,韩筱璞,汪小帆. 复杂网络中基于随机游走的结构分析方法[j]. 物理学报,2007,56(11):6882-6891.

[2] 陆君安,周涛,等. 复杂网络[m]. 上海:上海科学技术出版社,2011.

[3] 刘建国,郭强,等. 基于复杂网络的推荐系统算法研究[j]. 计算机学报,2012,35(1):160-172.