基于分治重组思想的人际网络行为数据的聚类可视分析的开题报告_第1页
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基于分治重组思想的人际网络行为数据的聚类可视分析的开题报告1.研究背景与意义随着人际网络的快速发展，越来越多的人通过网络平台交流、沟通。在这个过程中，人们的行为数据逐渐变得可获得，为网络社会研究提供了新的素材。针对人际网络行为数据在网络世界中的大规模性，为了有效地处理和分析这些数据，论文提出了一种基于分治重组思想的聚类可视分析方法。2.研究内容与目标本论文的研究内容为人际网络行为数据的聚类可视分析。基于分治思想，通过分解大规模聚类任务，根据数据特点，从而利用可视分析手段减少分析过程耗费时间及精力。主要研究目标包括：<br>(1)对人际网络行为数据进行聚类处理，为用户提供准确的聚类结果;<br>(2)基于聚类结果，进行可视化分析，方便用户对聚类结果进行理解和应用;<br>(3)应用该方法，对人际网络行为数据进行实验验证，检验本方法的有效性和可靠性。3.研究方法与技术路线本文将采用分治重组思想，将大规模聚类任务进行拆分和合并，进而减少分析过程的复杂度和时间消耗。通过可视化技术，将聚类结果展示出来，便于用户进行理解和应用。技术路线如下：<br>(1)数据预处理：对人际网络行为数据进行预处理，如去噪、异常点处理等；<br>(2)聚类方法设计：基于分治思想设计一种可行的实验方法，对数据进行聚类；<br>(3)聚类结果可视化：采用可视化技术将聚类结果展示出来，包括散点图、直方图等；<br>(4)实验验证：采用开放的数据集进行实验，检验本方法的有效性和可靠性；<br>(5)结果分析：对实验结果进行对比分析，同时对本方法存在的不足之处进行改进整理。4.预期成果与创新点(1)提出了基于分治重组思想的人际网络行为数据的聚类可视分析方法；<br>(2)实现了基于聚类结果的鲜明可视化效果，方便用户进行理解和应用于实际问题；<br>(3)实验验证了该方法的有效性和可靠性；<br>(4)对人际网络行为数据的聚类分析提供了新的思路和方法。5.研究难点(1)如何将分治重组思想应用到大规模聚类任务中；<br>(2)如何通过聚类结果进行有效的可视化展示；<br>(3)如何验证方法的有效性和可靠性。6.论文结构安排第一章：研究背景和意义<br>第二章：相关技术和理论综述<br>第三章：基于分治重组思想的人际网络行为数据的聚类可视

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