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基于社区演化的动态网络推断.docx
资料介绍
基于社区演化的动态网络推断
一、研究背景与问题提出
复杂网络是刻画现实世界中各类实体及实体间交互关系的核心工具，从社交平台的用户连接、生物体内的基因调控网络，到交通系统的路网结构、学术领域的合作引用网络，现实中绝大多数网络都处于持续的动态演化过程中：新节点不断加入网络、旧节点退出，节点之间的连接关系随时间推移发生建立、中断、权重变化等多种调整，这种随时间演化的网络被定义为动态网络。传统静态网络分析仅能捕捉某一固定时间切片的网络结构，无法反映网络结构随时间的变化规律，也难以挖掘网络演化背后的生成机制，动态网络推断因此成为复杂网络分析领域的核心研究方向之一。
在动态网络的诸多结构特征中，社区结构是普遍存在且蕴含丰富语义信息的核心属性：社区是网络中节点连接相对紧密，不同社区之间节点连接相对稀疏的节点子集，同一社区内的节点往往具有相似的功能或属性。随着网络整体的动态演化，社区本身也会发生多种形式的演化，包括社区的诞生、消失、扩张、收缩、分裂与融合等，这些演化过程背后隐含着网络整体结构的演化规律，也为推断动态网络的未来结构提供了关键线索。
当前多数动态网络推断方法依赖于历史连接数据逐点预测边的生成与消失，忽略了社区层面的结构演化规律对整体网络结构的约束，难以应对节点规模大、演化速度快的动态网络推断任务。因此，依托社区演化规律开展动态网络推断，能够从更高层的结构维度挖掘网络演化的内在逻辑，提升动态网络推断的精度与效率，是动态网络研究领域具有重要理论价值与应用前景的方向。
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