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大规模异质网络的高效推断.docx
资料介绍
大规模异质网络的高效推断
一、大规模异质网络概述
在大数据时代，网络已经成为描述复杂系统中实体与实体间关联关系的核心数据结构，从社交平台的用户互动网络、生物信息中的基因调控网络，到电商平台的用户商品交互网络，再到交通系统的路网连接网络，网络数据已经渗透到社会生产与科学研究的各个领域。不同于传统仅包含单一类型节点与连接关系的同质网络，异质网络包含两种及以上类型的节点或边，能够更精准地刻画真实复杂系统中多元实体之间的异质性关联，因此大规模异质网络的分析与应用已经成为网络科学、机器学习领域的研究热点。
大规模异质网络的核心特征可以归纳为三点：第一是规模性，当前真实场景中的异质网络节点数量通常达到百万甚至十亿级别，边的数量更是远超节点数量，传统针对中小规模网络设计的分析算法往往面临时间与空间复杂度的瓶颈，无法直接适配大规模场景；第二是异质性，异质网络中不同类型节点的属性、语义完全不同，不同类型边的关联逻辑与强度也存在显著差异，这种异质性一方面为网络推断保留了更丰富的信息，另一方面也提升了建模与推断的难度，简单套用同质网络的分析方法会丢失大量异质信息，导致推断精度下降；第三是稀疏性，大规模异质网络普遍满足幂律度分布，绝大多数节点仅存在少量连接，少数核心节点连接大量其他节点，整体网络密度极低，稀疏性既为算法优化提供了空间，也对采样、特征提取等环节提出了更高要求。
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