پروپوزال توسعه یک الگوریتم بهینه برای شناسایی جوامع هم‌پوشان در شبکه‌های پیچیده با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ساختاری

توسعه یک الگوریتم بهینه برای شناسایی جوامع هم‌پوشان در شبکه‌های پیچیده با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ساختاری

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک الگوریتم نوین می‌پردازد که قادر به شناسایی جوامع هم‌پوشان در شبکه‌های پیچیده است. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ساختاری، این الگوریتم می‌تواند روابط پیچیده بین گره‌ها را شناسایی کرده و به طور دقیق‌تری جوامع را در شبکه‌های اجتماعی و دیگر انواع شبکه‌ها شناسایی کند.

اهداف

تحلیل نیازهای شناسایی جوامع: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در فرآیند تشخیص جوامع هم‌پوشان و تأثیر آن بر کیفیت تحلیل داده‌ها.
طراحی الگوریتم یادگیری ماشین: توسعه یک مدل که با استفاده از داده‌های ساختاری و ویژگی‌های گره‌ها، توانایی شناسایی جوامع هم‌پوشان را داشته باشد.
ارزیابی عملکرد الگوریتم: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی الگوریتم طراحی شده در مقایسه با روش‌های سنتی و تحلیل تأثیر آن بر روی کیفیت نتایج.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه شناسایی جوامع هم‌پوشان پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و تکنیک‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های خوشه‌بندی بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به محققان و توسعه‌دهندگان کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند، دقت شناسایی جوامع را افزایش دهند و از اطلاعات استخراج شده برای تحلیل بهتر شبکه‌ها استفاده کنند.
با توجه به اهمیت روزافزون تحلیل شبکه‌های پیچیده در زمینه‌های مختلف مانند علوم اجتماعی، بیولوژیکی و فناوری اطلاعات، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه داده‌کاوی و علوم کامپیوتر مورد استفاده قرار گیرد.