序列在许多真实的情况下出现；因此，识别符号生成背后的机制对于理解许多复杂系统至关重要。本文分析了在网络拓扑上行走的代理产生的序列。鉴于在许多实际情况下，生成序列的基础过程是隐藏的，我们研究了通过共发生方法重建网络是否对恢复网络拓扑和代理动力学生成序列很有用。我们发现，重建网络的表征提供了有关用于创建序列的过程和拓扑的有价值的信息。在考虑16种网络拓扑和代理动力学组合的机器学习方法中，我们获得了87％的精度，序列生成的序列少于访问量的少于40％。事实证明，较大的序列可以生成改进的机器学习模型。我们的发现表明，可以扩展所提出的方法以对序列进行分类并了解序列产生背后的机制。

图形嵌入，代表数值向量的本地和全局邻域信息，是广泛的现实系统数学建模的关键部分。在嵌入算法中，事实证明，基于步行的随机算法非常成功。这些算法通过创建许多随机步行，并重新定义步骤来收集信息。创建随机步行是嵌入过程中最苛刻的部分。计算需求随着网络的规模而增加。此外，对于现实世界网络，考虑到相同基础上的所有节点，低度节点的丰度都会造成不平衡的数据问题。在这项工作中，提出了一种计算较少且节点连接性统一抽样方法。在提出的方法中，随机步行的数量与节点的程度成比例地创建。当将算法应用于大图时，所提出的算法的优点将变得更加增强。提出了使用两个网络（即Cora和Citeseer）进行比较研究。与固定数量的步行情况相比，提出的方法需要减少50％的计算工作，以达到节点分类和链接预测计算的相同精度。

在过去的二十年中，我们目睹了以图形或网络形式构建的有价值的大数据的大幅增长。为了将传统的机器学习和数据分析技术应用于此类数据，有必要将图形转换为基于矢量的表示，以保留图形最重要的结构属性。为此，文献中已经提出了大量的图形嵌入方法。它们中的大多数产生了适用于各种应用的通用嵌入，例如节点聚类，节点分类，图形可视化和链接预测。在本文中，我们提出了两个新的图形嵌入算法，这些算法是基于专门为节点分类问题设计的随机步道。已设计算法的随机步行采样策略旨在特别注意集线器 - 高度节点，这些节点在大规模图中具有最关键的作用。通过分析对现实世界网络嵌入的三种分类算法的分类性能，对所提出的方法进行实验评估。获得的结果表明，与当前最流行的随机步行方法相比，我们的方法可大大提高所检查分类器的预测能力（NODE2VEC）。

复杂网络分析的最新进展为不同领域的应用开辟了广泛的可能性。网络分析的功能取决于节点特征。基于拓扑的节点特征是对局部和全局空间关系和节点连接结构的实现。因此，收集有关节点特征的正确信息和相邻节点的连接结构在复杂网络分析中在节点分类和链接预测中起着最突出的作用。目前的工作介绍了一种新的特征抽象方法，即基于嵌入匿名随机步行向量上的匿名随机步行，即过渡概率矩阵（TPM）。节点特征向量由从预定义半径中的一组步行中获得的过渡概率组成。过渡概率与局部连接结构直接相关，因此正确嵌入到特征向量上。在节点识别/分类中测试了建议的嵌入方法的成功，并在三个常用的现实世界网络上进行了链接预测。在现实世界网络中，具有相似连接结构的节点很常见。因此，从类似网络中获取新网络预测的信息是一种显着特征，它使所提出的算法在跨网络概括任务方面优于最先进的算法。

人类思想的知识呈现了二元矢量/网络性质。作为矢量的建模词是自然语言处理的关键，而单词关联网络可以映射语义记忆的性质。我们通过引入具有丰富的多重词汇（FERMULEX）网络来调和跨语言学，心理学和计算机科学的这些范式 - 碎片化。这种新颖的框架合并网络和矢量特征中的结构相似之处，可以独立地组合或探索。相似之处模型语义/语法/语音方面的异构词关联。用多维特征嵌入的单词富集，包括频率，获取，长度和多义。这些方面使得前所未有的认知知识探索。通过童话数据，我们使用Fermulex网络在18至30个月之间将规范语言采集模拟1000个幼苗。相似之处和嵌入通过符合性捕获单一的妙语，通过距离和特征测量各种混合。符合性解除了频繁/多仪/短名词的语言内核和基本句子生产的动词密钥，支持最近在30个月内出现的儿童句法构建的证据。此内核对网络核心检测和特征群集是不可见的：它从单词的双向矢量/网络性质中出现。我们的定量分析揭示了早期学习中的两个关键策略。将单词获取作为随机散步在Fermulex拓扑上，我们突出了无统一填充交际发育库存（CDIS）。基于符合性的步行者可以准确（75％），精确（55％），并在CDIS中的早期学习的部分召回（34％）预测，为以前的实证发现和发育理论提供了定量支持。

局部内在维度（LID）的概念是数据维度分析的重要进步，并在数据挖掘，机器学习和相似性搜索问题中应用了。现有的基于距离的盖估计器设计用于包含欧几里得空间中向量的数据点的表格数据集。在讨论了考虑图嵌入和图形距离的图形结构数据的局限性之后，我们提出了NC-lid，这是一种与盖子相关的新型措施，用于量化最短路径距离相对于自然群落的固有区域的歧视能力。它显示了如何使用该度量来设计嵌入算法的图形图，并通过根据NC-LID值调整了Node2VEC的两个LID弹性变体。我们对NC-LID对大量实际图表的经验分析表明，该措施能够指向Node2VEC嵌入中具有高链路重建错误的节点，而不是节点中心度指标。实验评估还表明，通过在生成的嵌入中更好地保​​留图形结构，提出的盖 - 弹性节点2VEC扩展可以改善节点2VEC。

图形嵌入是图形节点到一组向量的转换。良好的嵌入应捕获图形拓扑，节点与节点的关系以及有关图，其子图和节点的其他相关信息。如果实现了这些目标，则嵌入是网络中有意义的，可理解的，可理解的压缩表示形式，可用于其他机器学习工具，例如节点分类，社区检测或链接预测。主要的挑战是，需要确保嵌入很好地描述图形的属性。结果，选择最佳嵌入是一项具有挑战性的任务，并且通常需要领域专家。在本文中，我们在现实世界网络和人为生成的网络上进行了一系列广泛的实验，并使用选定的图嵌入算法进行了一系列的实验。根据这些实验，我们制定了两个一般结论。首先，如果需要在运行实验之前选择一种嵌入算法，则Node2Vec是最佳选择，因为它在我们的测试中表现最好。话虽如此，在所有测试中都没有单一的赢家，此外，大多数嵌入算法都具有应该调整并随机分配的超参数。因此，如果可能的话，我们对从业者的主要建议是生成几个问题的嵌入，然后使用一个通用框架，该框架为无监督的图形嵌入比较提供了工具。该框架（最近在文献中引入并在GitHub存储库中很容易获得）将分歧分数分配给嵌入，以帮助区分好的分数和不良的分数。

Clustering is a fundamental problem in network analysis that finds closely connected groups of nodes and separates them from other nodes in the graph, while link prediction is to predict whether two nodes in a network are likely to have a link. The definition of both naturally determines that clustering must play a positive role in obtaining accurate link prediction tasks. Yet researchers have long ignored or used inappropriate ways to undermine this positive relationship. In this article, We construct a simple but efficient clustering-driven link prediction framework(ClusterLP), with the goal of directly exploiting the cluster structures to obtain connections between nodes as accurately as possible in both undirected graphs and directed graphs. Specifically, we propose that it is easier to establish links between nodes with similar representation vectors and cluster tendencies in undirected graphs, while nodes in a directed graphs can more easily point to nodes similar to their representation vectors and have greater influence in their own cluster. We customized the implementation of ClusterLP for undirected and directed graphs, respectively, and the experimental results using multiple real-world networks on the link prediction task showed that our models is highly competitive with existing baseline models. The code implementation of ClusterLP and baselines we use are available at https://github.com/ZINUX1998/ClusterLP.

假设在某个时期，我们在未知图上为我们提供了一个耦合振荡器的系统以及系统的轨迹。我们可以预测系统最终是否同步？即使具有已知的基础图结构，这通常是一个重要但在分析上棘手的问题。在这项工作中，我们通过将其视为分类问题，基于任何给定系统最终将最终同步或收敛到非同步极限周期的事实来采用另一种方法来对同步预测问题。通过仅使用基础图（例如边缘密度和直径）的一些基本统计数据，当同步示例与非同步示例之间的基础图之间存在显着差异时，我们的方法可以达到完美的准确性。但是，在问题设置中，这些图形统计信息无法很好地区分这两个类（例如，当图形是从同一随机图模型生成的图形时），我们发现将初始动力学的一些迭代与图形统计数据配对为我们分类算法的输入可以导致准确性的显着提高；远远超过了经典振荡器理论所知的。更令人惊讶的是，我们发现在几乎所有此类设置中，删除了基本的图形统计信息，并仅使用初始动态来训练我们的算法几乎具有相同的精度。我们在三个连续和离散耦合振荡器的模型上演示了我们的方法 - 库拉莫托模型，萤火虫蜂窝自动机和绿色啤酒模型。最后，我们还提出了一种“集合预测”算法，该算法通过对从多个随机子图观察到的动力学进行训练，成功地将我们的方法扩展到大图。

能够推荐在线社交网络中用户之间的链接对于用户与志趣相投的个人以及利用社交媒体信息发展业务的平台本身和第三方联系很重要。预测通常基于无监督或监督的学习，通常利用简单而有效的图形拓扑信息，例如普通邻居的数量。但是，我们认为有关个人个人社会结构的更丰富信息可能会带来更好的预测。在本文中，我们建议利用良好的社会认知理论来提高链接预测绩效。根据这些理论，个人平均将自己的社会关系安排在五个同心圆下，以减少亲密关系。我们假设不同圈子中的关系在预测新链接方面具有不同的重要性。为了验证这一主张，我们专注于流行的功能萃取预测算法（既无监督和监督），并将其扩展到包括社交圈的意识。我们验证了这些圆圈感知算法对几个基准测试的预测性能（包括其基线版本以及基于节点的链接和GNN链接预测），利用了两个Twitter数据集，其中包括一个视频游戏玩家和通用用户的社区。我们表明，社会意识通常可以在预测绩效方面有重大改进，击败了Node2Vec和Seal等最新解决方案，而不会增加计算复杂性。最后，我们表明可以使用社交意识来代替针对特定类别用户的分类器（可能是昂贵或不切实际）的。

许多复杂网络的结构包括其拓扑顶部的边缘方向性和权重。可以无缝考虑这些属性组合的网络分析是可取的。在本文中，我们研究了两个重要的这样的网络分析技术，即中心和聚类。采用信息流基于集群的模型，该模型本身就是在计算中心的信息定理措施时构建。我们的主要捐款包括马尔可夫熵中心的广义模型，灵活地调整节点度，边缘权重和方向的重要性，具有闭合形式的渐近分析。它导致一种新颖的两级图形聚类算法。中心分析有助于推理我们对给定图形的方法的适用性，并确定探索当地社区结构的“查询”节点，从而导致群集聚类机制。熵中心计算由我们的聚类算法摊销，使其计算得高效：与使用马尔可夫熵中心为聚类的先前方法相比，我们的实验表明了多个速度的速度。我们的聚类算法自然地继承了适应边缘方向性的灵活性，以及​​边缘权重和节点度之间的不同解释和相互作用。总的来说，本文不仅具有显着的理论和概念贡献，还转化为实际相关性的文物，产生新的，有效和可扩展的中心计算和图形聚类算法，其有效通过广泛的基准测试进行了验证。

网络表示学习（NRL）方法在过去几年中受到了重大关注，因此由于它们在几个图形分析问题中的成功，包括节点分类，链路预测和聚类。这种方法旨在以一种保留网络的结构信息的方式将网络的每个顶点映射到低维空间中。特别感兴趣的是基于随机行走的方法;这些方法将网络转换为节点序列的集合，旨在通过预测序列内每个节点的上下文来学习节点表示。在本文中，我们介绍了一种通用框架，以增强通过基于主题信息的随机行走方法获取的节点的嵌入。类似于自然语言处理中局部单词嵌入的概念，所提出的模型首先将每个节点分配给潜在社区，并有利于各种统计图模型和社区检测方法，然后了解增强的主题感知表示。我们在两个下游任务中评估我们的方法：节点分类和链路预测。实验结果表明，通过纳入节点和社区嵌入，我们能够以广泛的广泛的基线NRL模型表明。

由能够连接和交换消息的越来越多的移动设备而激励，我们提出了一种旨在模拟和分析网络中节点移动性的方法。我们注意到文献中的许多现有解决方案依赖于直接在节点联系人图表上计算的拓扑测量，旨在捕获节点在有利于原型设计，设计和部署移动网络的连接和移动模式方面的重要性。但是，每个措施都具有其特异性，并且无法概括最终随时间变化的节点重要性概念。与以前的方法不同，我们的方法基于节点嵌入方法，该方法模型和推出在保留其空间和时间特征的同时在移动性和连接模式中对节点的重要性。我们专注于基于一丝小组会议的案例研究。结果表明，我们的方法提供了提取不同移动性和连接模式的丰富表示，这可能有助于移动网络中的各种应用和服务。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

在过去四年中，在过去四年中提高了更多的注意力，以动态网络嵌入。然而，现有的动态嵌入方法将问题视为仅限于全球循环状态序列的拓扑演变的问题。我们提出了一种新颖的嵌入算法，步行时间，基于从根本上不同的时间处理，允许局部考虑连续发生的现象;虽然其他人认为全球时间步骤是动态环境的一流公民，但我们将由时间和拓扑本地交互组成的流量作为我们的基元，而无需任何离散化或对准时间相关的属性是必要的。关键词：动态网络，表示学习，动态图嵌入，时间偏见路径，时间拓扑流量，时间随机散步，时间网络，真实归因的知识图形，流媒体图形，在线网络，异步图形，异步网络，图形算法，深度学习，网络分析，Datamining，网络科学

Analyzing the behavior of complex interdependent networks requires complete information about the network topology and the interdependent links across networks. For many applications such as critical infrastructure systems, understanding network interdependencies is crucial to anticipate cascading failures and plan for disruptions. However, data on the topology of individual networks are often publicly unavailable due to privacy and security concerns. Additionally, interdependent links are often only revealed in the aftermath of a disruption as a result of cascading failures. We propose a scalable nonparametric Bayesian approach to reconstruct the topology of interdependent infrastructure networks from observations of cascading failures. Metropolis-Hastings algorithm coupled with the infrastructure-dependent proposal are employed to increase the efficiency of sampling possible graphs. Results of reconstructing a synthetic system of interdependent infrastructure networks demonstrate that the proposed approach outperforms existing methods in both accuracy and computational time. We further apply this approach to reconstruct the topology of one synthetic and two real-world systems of interdependent infrastructure networks, including gas-power-water networks in Shelby County, TN, USA, and an interdependent system of power-water networks in Italy, to demonstrate the general applicability of the approach.

复杂的网络是代表现实生活系统的图形，这些系统表现出独特的特征，这些特征在纯粹的常规或完全随机的图中未发现。由于基础过程的复杂性，对此类系统的研究至关重要，但具有挑战性。然而，由于大量网络数据的可用性，近几十年来，这项任务变得更加容易。复杂网络中的链接预测旨在估计网络中缺少两个节点之间的链接的可能性。由于数据收集的不完美或仅仅是因为它们尚未出现，因此可能会缺少链接。发现网络数据中实体之间的新关系吸引了研究人员在社会学，计算机科学，物理学和生物学等各个领域的关注。大多数现有研究的重点是无向复杂网络中的链接预测。但是，并非所有现实生活中的系统都可以忠实地表示为无向网络。当使用链接预测算法时，通常会做出这种简化的假设，但不可避免地会导致有关节点之间关系和预测性能中降解的信息的丢失。本文介绍了针对有向网络的明确设计的链接预测方法。它基于相似性范式，该范式最近已证明在无向网络中成功。提出的算法通过在相似性和受欢迎程度上将其建模为不对称性来处理节点关系中的不对称性。鉴于观察到的网络拓扑结构，该算法将隐藏的相似性近似为最短路径距离，并使用边缘权重捕获并取消链接的不对称性和节点的受欢迎程度。在现实生活中评估了所提出的方法，实验结果证明了其在预测各种网络数据类型和大小的丢失链接方面的有效性。

能够捕获与特征向量的时间序列的特征是具有多种应用的非常重要的任务，例如分类，聚类或预测。通常，该特征是从线性和非线性时间序列测量获得的特征，其可能存在若干数据相关的缺点。在这项工作中，我们将NetF介绍作为替代特征，包括时间序列的不同复杂网络映射的几种代表性拓扑测量。我们的方法不需要数据预处理，并且无论任何数据特征如何，都适用。探索我们的新颖特征向量，我们能够将映射的网络功能连接到多样化的时间序列模型中固有的属性，显示NetF可以有用的时间数据。此外，我们还展示了我们在聚类合成和基准时间序列组中的方法的适用性，比较其具有更多传统功能的性能，展示了Netf如何实现高精度集群。我们的结果非常有前途，具有来自不同映射方法的网络特征，捕获时间序列的不同属性，将不同且丰富的功能设置为文献。

通过图形结构表示数据标识在多个数据分析应用中提取信息的最有效方法之一。当调查多模式数据集时，这尤其如此，因为通过各种传感策略收集的记录被考虑并探索。然而，经典曲线图信号处理基于根据热扩散机构配置的信息传播的模型。该系统提供了对多模式数据分析不适用于多模式数据分析的数据属性的若干约束和假设，特别是当考虑从异构源收集的大规模数据集，因此结果的准确性和稳健性可能会受到严重危害。在本文中，我们介绍了一种基于流体扩散的图表定义模型。该方法提高了基于图形的数据分析的能力，以考虑运行方案中现代数据分析的几个问题，从而为对考试记录的记录底层的现象提供了一种精确，多才多艺的，有效地理解平台，以及完全利用记录的多样性提供的潜力，以获得数据的彻底表征及其意义。在这项工作中，我们专注于使用这种流体扩散模型来驱动社区检测方案，即根据节点中的节点中的相似性将多模式数据集分为多个组中。在不同应用场景中测试真正的多模式数据集实现的实验结果表明，我们的方法能够强烈优先于多媒体数据分析中的社区检测的最先进方案。

最近有一项激烈的活动在嵌入非常高维和非线性数据结构的嵌入中，其中大部分在数据科学和机器学习文献中。我们分四部分调查这项活动。在第一部分中，我们涵盖了非线性方法，例如主曲线，多维缩放，局部线性方法，ISOMAP，基于图形的方法和扩散映射，基于内核的方法和随机投影。第二部分与拓扑嵌入方法有关，特别是将拓扑特性映射到持久图和映射器算法中。具有巨大增长的另一种类型的数据集是非常高维网络数据。第三部分中考虑的任务是如何将此类数据嵌入中等维度的向量空间中，以使数据适合传统技术，例如群集和分类技术。可以说，这是算法机器学习方法与统计建模（所谓的随机块建模）之间的对比度。在论文中，我们讨论了两种方法的利弊。调查的最后一部分涉及嵌入$ \ mathbb {r}^ 2 $，即可视化中。提出了三种方法：基于第一部分，第二和第三部分中的方法，$ t $ -sne，UMAP和大节。在两个模拟数据集上进行了说明和比较。一个由嘈杂的ranunculoid曲线组成的三胞胎，另一个由随机块模型和两种类型的节点产生的复杂性的网络组成。