1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网的迅猛发展和普及，复杂网络已经渗透到社会生活的各个方面，从社交网络、生物网络到交通网络等等。
理解这些网络的结构和功能对于解决实际问题至关重要。
其中，网络多核心外围结构作为一种重要的网络拓扑结构，近年来备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，网络多核心外围结构探测作为网络科学领域的一个重要研究方向，受到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在网络多核心外围结构探测方面取得了一定的研究成果，特别是在应用方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以机器学习算法为基础，结合网络多核心外围结构的特点，设计并实现一种高效、准确的网络多核心外围结构探测模型。
具体研究内容包括以下几个方面：
1.网络多核心外围结构特征提取与选择:分析网络多核心外围结构的拓扑特征，例如节点度、中心性、聚类系数等，并研究不同特征对于核心-外围结构识别的贡献度。
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，以机器学习算法为核心，结合网络科学和数据挖掘的相关理论，对网络多核心外围结构探测问题进行深入研究。
具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段:深入调研网络多核心外围结构探测、机器学习算法、网络科学、数据挖掘等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建阶段:基于网络多核心外围结构的特点，分析网络结构特征，选择合适的机器学习算法，构建基于机器学习的网络多核心外围结构探测模型。
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.方法创新:将机器学习算法应用于网络多核心外围结构探测，提出一种基于机器学习的网络多核心外围结构探测模型，为网络多核心外围结构探测提供一种新的思路和方法。
2.模型创新:根据网络多核心外围结构的特点，对现有的机器学习算法进行改进，提高其在核心-外围结构识别中的准确性和效率，构建具有更强性能的网络多核心外围结构探测模型。
3.应用创新:将所提出的模型应用于实际网络分析，例如社交网络中的社群发现、生物网络中的功能模块识别、交通网络中的拥堵预测等，探索其在解决实际问题中的应用价值。
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.陈浩, 黄志球, 谢江, 等. 基于主题模型的在线社会网络社区发现[J]. 计算机学报, 2018, 41(1): 208-225.
2.李晓东, 周涛, 郭强, 等. 网络科学的新 frontier : 从“复杂网络”到“网络复杂性”[J]. 复杂系统与复杂性科学, 2018, 15(4): 1-18.
3.刘健, 刘大为, 吕琳, 等. 社交网络中基于多特征融合的重叠社区发现[J]. 软件学报, 2017, 28(10): 2628-2643.
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