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规模动态网络实时推断.docx
资料介绍
大规模动态网络的实时推断
大规模动态网络是当前复杂系统研究领域的核心问题之一,从社交网络传播、交通流量调度到生物分子相互作用、金融风险传导,大量现实复杂系统都可以抽象为节点和边随时间不断演化的动态网络结构。随着数据采集能力的提升和应用场景的扩展,动态网络的规模已经从数十数百个节点增长到数万甚至数亿个节点,边的更新频率也达到毫秒甚至微秒级,传统的静态网络分析方法已经无法满足实时性需求。大规模动态网络的实时推断,就是在网络结构随时间不断变化的过程中,快速准确地推断网络的隐藏属性、预测演化趋势、识别异常结构,为各类实时决策提供支撑,已经成为网络科学和数据科学领域极具挑战性和应用价值的研究方向。
一、大规模动态网络实时推断的核心问题与应用场景
1.1 核心问题范畴
大规模动态网络的实时推断,本质上是基于不断流入的网络增量数据,在线完成对网络核心特征的估计与推理,核心问题可以分为四类:
· 网络结构推断:根据观测到的部分节点和边,实时推断完整的网络拓扑结构,包括缺失边预测、隐藏节点识别、错误边修正等任务,这类问题常见于不完全观测的传感网络、匿名社交网络分析中。
· 节点属性推断:基于网络的结构演化和已知节点属性,实时推断未知节点的属性,包括节点分类、标签传播、社区属性推断等,在用户画像、推荐系统中有广泛应用。
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