基于主题模型的社区发现研究的中期报告一、研究背景随着大数据时代的到来，人们注意到社区发现技术的重要性。社区是一组具有相似特征的个体所组成的集合，社区内的个体之间具有高度联系。社区发现是指在社交网络和知识图谱等大型网络数据中找到具有相似性质的节点集合的过程。社区发现技术在网络分析、推荐系统等领域中得到广泛应用。其中基于主题模型的社区发现方法是一种有前途的方法。二、研究目标本研究的目标是：在社交网络和知识图谱等大型网络数据中，利用基于主题模型的社区发现方法对社区进行自动标注，并对音乐、电影等不同领域的网络进行实验。三、研究内容本研究主要包括以下三个部分：（1）从社交网络和知识图谱等大型网络数据中提取语料库。（2）使用主题模型方法提取社区特征。（3）将社区与领域进行对比实验。四、预期成果本研究预期实现以下成果：（1）开发一个基于主题模型的社区发现系统。（2）在不同领域的网络数据上进行实验，验证系统的有效性。（3）对社区自动标注的效果进行评估。