复杂网络数据挖掘论文提纲

论文题目：基于复杂网络的招投标合谋行为数据挖掘与分析

摘要：工程招投标作为项目前期资本规模控制的一种重要方式,在项目全生命周期的成本控制方面扮演着至关重要的角色,并随着经济的发展在各行各业得到了广泛的应用并取得良好的效果,为各项投资节省了大量资源,但是由于建筑行业本身的特点,招投标阶段被认为是腐败现象频发的阶段,存在包括围标串标等诸多不合理行为,甚至在一些地区存在着“无标不围、无标不串”的严重情况。而如何识别合谋行为一直是监管机构的痛点和难点。本文从影响合谋行为发生的主要因素及其表现形式,分析了国内外对合谋行为界定的主要方法,提出将行为科学中的复杂网络技术应用到建设项目招投标阶段的合谋行为检测中。广东省是我国实施招投标较早的地区,其招投标数据完善程度较高。因此,文章利用文献调研法对需要收集数据和模型对应指标进行统计分析,采用爬虫技术获取广东省2015-2020年间关于招标、资格审查、中标以及投标企业负责人等信息,建立ACCESS数据库对以上信息进行整合,建立数据之间的连贯性。利用python3.6.3对数据中的缺失值、噪声值及异常值进行预处理,以Graph模块建立投标人无向加权复杂网络,结合基于动态社区检测方法的Potts Spin-glass算法进行社团结构挖掘。该算法相较其他方法,具有自动识别最稳定基态达到最优划分的优点。为了使社团划分更加合理,文章首先将社团划分为10个较大社团,针对社团中的典型社团结构,对其进行二次社团结构挖掘,分析特征值,验证了该算法对合谋行为挖掘的适用性,并对其他社团结构二次挖掘,得出最优投标人社团结构。最后,将该算法与其他算法进行时间复杂度对比,验证spin-glass算法在社团结构挖掘方面的优势及适用性,利用项目投标报价规律分析和网络中公开的围标串标行为处罚通知对挖掘出的社团结构进行验证,进一步证明了复杂网络中社团结构挖掘技术对招投标合谋行为识别的正确性和适用性,并结合大数据和区块链技术,提出相应的合谋行为治理机制。

关键词：Potts Spin-glass;合谋;复杂网络;社团检测

学科专业：建筑与土木工程（专业学位）

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究现状综述

1.2.1 合谋行为研究现状

1.2.2 复杂网络应用综述

1.2.3 社团结构检测方法综述

1.3 研究方法与内容

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.3.3 技术路线

1.4 本章小结

2 投标人合谋行为及复杂网络理论

2.1 建设项目招投标合谋行为

2.1.1 合谋行为的影响因素

2.1.2 合谋的表现形式及其具体行为

2.1.3 合谋行为的检测方法研究

2.2 复杂网络

2.2.1 复杂网络的特性

2.2.2 复杂网络的图表示

2.2.3 复杂网络的研究分类

2.2.4 投标人复杂网络模型

2.3 复杂网络的社团结构发现

2.3.1 复杂网络中的社团结构

2.3.2 社团评价指标

2.4 基于网络动力学的社团检测

2.4.1 传统社团检测算法

2.4.2 Potts Spin-glass模型算法

2.5 本章小结

3 投标人复杂网络模型构建

3.1 复杂网络模型的特征值选取

3.1.1 特征指标确定原则

3.1.2 基于文献调查法的指标初选

3.1.3 指标调整

3.2 数据收集

3.2.1 数据爬虫

3.2.2 数据库的建立

3.3 数据预处理

3.3.1 缺失值处理

3.3.2 归一化处理

3.3.3 噪声与异常值处理

3.4 数据中的异常行为分析

3.5 初始复杂网络

3.6 本章小结

4 投标人复杂网络模型社团结构分析

4.1 投标人基本统计特征分析

4.1.1 节点度与加权度指标

4.1.2 节点中心性指标

4.2 投标人网络社团结构划分

4.2.1 社团划分

4.2.2 各社团指标

4.3 典型社团分析

4.3.1 2号社团特征统计

4.3.2 2号社团划分结果

4.3.3 2号社团划分结果特征检测

4.4 本章小结

5 投标人社团结构划分结果验证

5.1 社团结构挖掘算法时间复杂度验证

5.2 社团内投标报价规律验证

5.2.1 报价聚类分析

5.2.2 报价排名-偏差率分析

5.3 投标单位抱团投标关系验证

5.4 投标人合谋行为治理机制

5.4.1 大数据监管体系

5.4.2 合谋预警机制

5.5 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

附录 A 2号各节点指标

附录 B 投标人划分结果

致谢