摘要
社交网络的兴起和普及产生了海量数据，如何从这些数据中挖掘有价值的信息成为当前研究的热点。
社区发现作为社交网络分析的重要方向，旨在将网络节点划分为不同的群体，揭示网络的结构和功能。
本文首先介绍了社区发现和社交网络数据的概念，以及社区发现算法的分类和评价指标。
然后，重点综述了基于模块度的社区发现算法、基于标签传播的社区发现算法、基于图嵌入的社区发现算法等主要研究方法，并分析了它们的优缺点。
此外，本文还讨论了社区发现算法在社交推荐、事件检测、舆情分析等领域的应用。
最后，总结了社区发现算法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：社交网络；社区发现；算法；模块度；标签传播；图嵌入
随着互联网技术的迅猛发展，社交网络已经渗透到人们生活的方方面面，如微信、微博、Facebook、Twitter等。
社交网络平台的兴起不仅改变了人们的交流方式，也产生了海量的社交网络数据。
这些数据蕴含着丰富的社会关系和行为信息，对理解人类行为、社会现象和社会发展趋势具有重要意义。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
