网络社区检测

咨询了chatgpt(对了，可能是站点不稳定，也可能是帐号有问题，在登录chatgpt时总是特别慢，而且经常出现站点错误和Too many requests in 1 hour. Try again later.等问题)，也阅读了论文（想找这方面综述类，结果没有，所以就查询关键字看了一些92硕博论文），讲真的论文真的看不懂啊，我感觉国研究现状还看得懂一点，后面的研究方法过程是一点不明白。

反正磕磕绊绊算是大概知道了一点点。😺😺😺

  1. 网络社区检测：首先很多现实世界中个体之间的关系都可以抽象成一个复杂网络，而网络社区检测指的是识别网络中具有一定联系和相似性的节点集合，这些节点集合可以被认为是网络中的”社区“。比如在社交网络中，这些社区可能代表了具有相似兴趣、背景或者关系的用户群体。社区检测有助于理解网络的组织结构、发现隐藏的模式以及预测节点之间的关系，它的应用比如有--在电子商务网络中，社区检测可以用于智能推荐和精准营销，提高用户对品牌的黏度。

  2. 影响最大化：在复杂网络中基于信息传播的角度,研究如何设计一定的选择规则挑选初始激活节点,使得这些初始传播源发布的信息通过影响传播,最终可以影响到最多的网络节点，这个问题就是影响最大化问题。其应用比如有--在水质监测和疫情监控中，需要定位在哪些地点进行水质监控和疫情监控，才能使监控范围最大化，及时发现水质污染和疫情爆发。

  3. 攻击：攻击通常指的是试图破坏或干扰社区检测算法的行为，例如删除重要节点、添加虚假节点、干扰信息传播等。对于这些攻击，研究者通常会尝试设计鲁棒性更好的社区检测算法，以应对各种形式的攻击。攻击社区检测算法可能用于测试算法的鲁棒性和可靠性，从而促进算法的改进和发展。

  4. 鲁棒性：鲁棒性是指算法或者系统对于外部干扰、异常情况或者攻击的稳健性。在网络分析中，鲁棒性通常指的是算法对于网络结构的变化、噪声的影响或者恶意攻击的抵抗力。鲁棒性不等同于稳定性，稳定性是指系统在没有外界扰动的情况下能够保持平衡或稳定状态的能力，而鲁棒性则更关注系统在面对外界扰动、变化和不确定性时的表现，它描述的是系统的抵抗能力。

优化现有的网络社区检测算法，这个算法要能够更好的应对攻击，具备更好的鲁棒性，也能够更好的实现影响最大化问题。