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[开题框架] 面向开放编码平台的开发者社群发现和社交推荐 #285
Comments
你这边一个大问题是没有实际问题或企业合作项目的导入,使得你做这个工作的价值也意义没有依据~ 例如:
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之前考虑过社区发现,现在的内容里也有类似的内容,但是我感觉单纯社区发现太偏理论了,比较难靠向落地,因为社区发现很难直接应用下游,在应用层面一般是划分社区后促进别的任务。 我记得@tyn1998学长的毕业论文中涉及聚类,但聚类在论文中仅仅是让簇内的节点颜色变得一样,重点还是在于力导向布局的可视化上。不太清楚OpenGalaxy具体要怎么用社区发现落地,仅仅是改节点颜色感觉会有些单薄,使用社区标签将不同簇集中显示需要像@tyn1998学长一样在可视化算法上着力,我对这一块几乎没有了解。 我的想法是在社区发现的基础上继续实现一层社区发现支持的应用研究,最后加上落地的系统作为文章的三个主要部分(我们都分在一组,数据集即使类型不一样获取方式也难免雷同,所以我想把数据集从创新点中去掉)。一开始想的是结合社区发现再做一层链接预测,想法来源是以下三点: |
你这块可以考虑做如下的大改与设计: 1、从问题与数据创新入手
2、技术上的微创新 还是做图上的分类问题,因为是知识体系上的分类(这是一个更加细分的分类问题),因此可以假设同样一个深度学习分类算法,在 Reference Coupling Network 上的分类效果会更好,因此该贡献点可以包括:
3、工程实现与落地 类似 OpenGalaxy,将 Reference Coupling Network 数据装到 https://github.com/anvaka/pm 这个开源项目中,这样就成为一个新的独立项目了,可以起个新的名字,例如 RefGalaxy,这样就有更强的工程落地工作了。 |
结合王老师的意见,还有论文2的内容,之前觉得社区发现应用性不太强,但是看了这篇论文发现还是具有一定可解释性和应用性的,因此想要对开题做一些调整但是基本的内容变化不会太大。首先是数据集,数据集结合社交网络、协作网络和引用网络,但是不作为一个主要的贡献点。
2.针对特定仓库的社区搜索 社区发现主要从网络的全局进行社区划分,社区搜索是从一个或者某几个仓库出发发现包含要搜索仓库的最小社区集合,主要参考A survey of community search over big graphs这篇论文的方法。 3.工程实现与落地 王老师还有大家对以上的框架可以提出一下宝贵的意见🙏,如果大致的结构没问题我需要尽快的看一下社区发现和社区搜索的文献(可能需要一定时间)重新写一下开题报告,研究内容和实现方案这一块需要参考一下这些文献,这样开题报告上的调整就会比较大。 |
Description
本 issue 用于追踪@lhbvvvvv的开题内容
主要包括3个方面:
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