在网络中找到最有影响力的节点是一个计算困难的问题，其中有多种基于网络的问题的几个可能的应用程序。尽管已经提出了几种解决影响最大化问题（IM）问题的方法，但当网络大小增加时，它们的运行时间通常会缩放较差。在这里，我们提出了一种基于网络缩减的原始方法，该方法允许多目标进化算法（MOEA）在减少的比例网络上解决IM问题，同时保留原始网络的相关属性。然后使用基于中心度指标（例如Pagerank）的机制将缩小的解决方案升级到原始网络。我们在八个大型网络（包括$ \ sim $ 50k节点）上的结果证明了该方法的有效性，与原始网络所需的时间相比，运行时增益超过10倍，最高为82美元\％与CELF相比，$减少了时间。

影响最大化是挖掘社交网络深入信息的关键问题，该信息旨在选择从网络中选择种子以最大程度地增加受影响的节点的数量。为了评估种子套装的影响，现有的努力提出了拟议的代理模型（转换），以较低的计算成本来代替昂贵的蒙特卡洛模拟过程。这些基于网络先验知识的替代转换从各个角度引起具有相似特征的不同搜索行为。对于特定情况，用户很难先验确定合适的转换。在本文中，我们提出了一个多种转化的进化框架，以进行影响最大化（MTEFIM），并保证了融合保证，以利用替代转换的潜在相似性和独特的优势，并避免用户手动确定最合适的转换。在MTEFIM中，将多个转换同时优化为多个任务。每个转换均分配一个进化求解器。进行了MTEFIM的三个主要组成部分：1）根据不同人群的个人（种子集）重叠程度估算转化之间的潜在关系，2）根据转变关系，将个体转移到跨种群中，3）选择最终输出种子集，包含所有代理模型知识。 MTEFIM的有效性在基准和现实世界社交网络上得到了验证。实验结果表明，与几种流行的IM特异性方法相比，MTEFIM可以有效地利用跨多个转换的潜在转移知识，以实现高度竞争性能。可以在https://github.com/xiaofangxd/mtefim上访问MTEFIM的实现。

社交网络（SN）是一个由代表它们之间相互作用的群体组成的社会结构。 SNS最近被广泛使用，随后已成为产品推广和信息扩散的合适平台。 SN中的人们直接影响彼此的利益和行为。 SNS中最重要的问题之一是，如果选择将它们作为网络扩散场景的种子节点选择，那么他们可以以级联的方式对网络中的其他节点产生最大影响。有影响力的扩散器是人们，如果他们被选为网络中出版问题中的种子，那么该网络将拥有最多了解该扩散实体的人。这是称为影响最大化（IM）问题的文献中的一个众所周知的问题。尽管已证明这是一个NP完整的问题，并且在多项式时间内没有解决方案，但有人认为它具有子模块化功能的属性，因此可以使用贪婪的算法来解决。提出改善这种复杂性的大多数方法都是基于以下假设：整个图都是可见的。但是，此假设不适合许多真实世界图。进行了这项研究，以扩展使用链接预测技术与伪可见性图的电流最大化方法。为此，将一种称为指数随机图模型（ERGM）的图生成方法用于链接预测。使用斯坦福大学SNAP数据集的数据对所提出的方法进行了测试。根据实验测试，所提出的方法在现实世界图上有效。

了解多目标进化算法（MOEAS）的搜索动力学仍然是一个开放的问题。本文扩展了最新的基于网络的工具，即搜索轨迹网络（STNS），以模拟MOEAS的行为。我们的方法使用分解的想法，其中多物原理问题转化为几个单目标问题。我们证明，使用10个连续的基准问题和3个目标，可以使用STN来模拟和区分两种流行的多目标算法MOEA/D和NSGA-II的搜索行为。我们的发现表明，我们可以使用STN进行算法分析来提高对MOEAS的理解。

我们考虑了最大化的影响（IM）问题：'如果我们能说服社交网络中的一部分个人采用新产品或创新，目的是触发大量的进一步收养级联我们应该定位吗？正式地，这是在社交网络中选择$ K $种子节点的任务，以使网络中预期的影响节点（在某些影响下传播模型）最大化。在文献中已经广泛研究了这个问题，并提出了几种解决方案方法。但是，大多数基于模拟的方法涉及耗时的蒙特卡洛模拟，以计算种子节点在整个网络中的影响。这限制了这些方法在大型社交网络上的适用性。在本文中，我们有兴趣以时间效率的方式解决影响最大化的问题。我们提出了一种社区意识的分歧和纠纷策略，涉及（i）学习社交网络的固有社区结构，（ii）通过解决每个社区的影响最大化问题，以及（iii）选择最终的影响力来生成候选解决方案。使用新颖的渐进预算计划来自候选解决方案的个人。我们提供有关现实世界社交网络的实验，表明所提出的算法在经验运行时和启发式算法方面优于基于仿真的算法。我们还研究了社区结构对算法性能的影响。我们的实验表明，具有较高模块化的社区结构导致所提出的算法在运行时和影响方面表现更好。

在本文中，我们研究了具有内置社区结构的合成随机图模型的属性和性能。这样的模型对于评估和调整自然界无监督的社区检测算法很重要。我们提出了ABCDE，这是ABCD的多线程实现（社区检测的人工基准）图生成器。我们讨论了该算法的实现详细信息，并将其与ABCD模型的先前可用顺序版本以及标准和广泛使用的LFR（Lancichinetti-Fortunato-Radicchi）发电机进行了比较。我们表明，ABCDE的速度比NetworkIT中提供的LFR的并行实现要快十倍，并且比例比缩放更好。此外，该算法不仅更快，而且ABCD生成的随机图具有与原始LFR算法生成的属性相似的属性，而LFR的并行网络实现LFR会产生具有明显不同特征的图形。

Network structure evolves with time in the real world, and the discovery of changing communities in dynamic networks is an important research topic that poses challenging tasks. Most existing methods assume that no significant change in the network occurs; namely, the difference between adjacent snapshots is slight. However, great change exists in the real world usually. The great change in the network will result in the community detection algorithms are difficulty obtaining valuable information from the previous snapshot, leading to negative transfer for the next time steps. This paper focuses on dynamic community detection with substantial changes by integrating higher-order knowledge from the previous snapshots to aid the subsequent snapshots. Moreover, to improve search efficiency, a higher-order knowledge transfer strategy is designed to determine first-order and higher-order knowledge by detecting the similarity of the adjacency matrix of snapshots. In this way, our proposal can better keep the advantages of previous community detection results and transfer them to the next task. We conduct the experiments on four real-world networks, including the networks with great or minor changes. Experimental results in the low-similarity datasets demonstrate that higher-order knowledge is more valuable than first-order knowledge when the network changes significantly and keeps the advantage even if handling the high-similarity datasets. Our proposal can also guide other dynamic optimization problems with great changes.

在影响最大化（IM）的现实世界应用中，网络结构通常是未知的。因此，我们可以通过仅探索基础网络的一部分来确定最有影响力的种子节点，但对于节点查询的预算很小。由于收集节点元数据比通过查询节点调查节点之间的关系更具成本效益，我们提出了IM-Meta，这是一种端到端的解决方案，这是通过从查询和节点中检索信息的网络中IM的端到端解决方案元数据。但是，由于元数据的嘈杂性质和连通性推断的不确定性，使用这种元数据来帮助IM过程并非没有风险。为了应对这些挑战，我们制定了一个新的IM问题，旨在找到种子节点和查询节点。在IM-META中，我们开发了一种有效的方法，该方法可以迭代执行三个步骤：1）我们通过暹罗神经网络模型学习了收集的元数据和边缘之间的关系，2）我们选择了许多推断的自信边缘来构建增强的图形， 3）我们通过使用我们的拓扑感知的排名策略来最大程度地提高推断影响扩展，以确定查询的下一个节点。通过查询仅5％的节点，IM-META达到了上限性能的93％。

Models for the processes by which ideas and influence propagate through a social network have been studied in a number of domains, including the diffusion of medical and technological innovations, the sudden and widespread adoption of various strategies in game-theoretic settings, and the effects of "word of mouth" in the promotion of new products. Motivated by the design of viral marketing strategies, Domingos and Richardson posed a fundamental algorithmic problem for such social network processes: if we can try to convince a subset of individuals to adopt a new product or innovation, and the goal is to trigger a large cascade of further adoptions, which set of individuals should we target?We consider this problem in several of the most widely studied models in social network analysis. The optimization problem of selecting the most influential nodes is NP-hard here. The two conference papers upon which this article is based (KDD 2003 and ICALP 2005) provide the first provable approximation guarantees for efficient algorithms. Using an The present article is an expanded version of two conference papers [51,52], which appeared in KDD 2003 and ICALP 2005, respectively.

由于其在线社交网络上的广泛应用，影响力最大化（IM）在过去几十年中引起了广泛关注。当前的IM研究缺乏对种子如何产生影响效应的人类理解的解释，从而降低了现有解决方案的可信度，尽管它们适用。由于IM的复杂性，目前的大多数研究都集中在估计一阶扩散能力上，并且经常考虑从不同种子分散的流量之间的相互作用。这项研究使用SOBOL指数，这是基于方差的灵敏度分析的基石，可以分解对单个种子及其相互作用的影响效果。 SOBOL指数是针对IM上下文量身定制的，通过将种子选择作为二进制变量进行建模。这种说明方法普遍适用于所有网络类型，IM技术和扩散模型。基于解释方法，提出了一个称为Sobolim的一般框架，以通过过度选择节点，然后是消除策略来提高IM研究的性能。关于合成和现实世界图的实验表明，对影响效应的解释可以可靠地识别各种网络和IM方法之间种子之间的关键高阶相互作用。在经验上，Sobolim在有效性和效率上具有优势。

传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

对网络中的用户如何根据邻居的意见更新他们的意见的理解吸引了网络科学领域的极大兴趣，并且越来越多的文献认识到了这个问题的重要性。在这篇研究论文中，我们提出了有指导网络中意见形成的新动态模型。在此模型中，每个节点的意见被更新为邻居意见的加权平均值，而权重代表社会影响力。我们将一种新的中心度度量定义为基于影响和整合性的社会影响度量。我们使用两个意见形成模型来衡量这种新方法：（i）degroot模型和（ii）我们自己提出的模型。先前发表的研究没有考虑合格，并且仅考虑计算社会影响时节点的影响。在我们的定义中，与高度和较低程度的节点相关的较低度和高度的节点具有较高的中心性。作为这项研究的主要贡献，我们提出了一种算法，用于在社交网络中找到一小部分节点，该节点可能会对其他节点的观点产生重大影响。关于现实世界数据的实验表明，所提出的算法显着优于先前发布的最新方法。

可以将多任务学习（MTL）范例追溯到Caruana（1997）的早期纸张中，其中表示可以使用来自多个任务的数据，其目的是在独立地学习每个任务的旨在获得更好的性能。 MTL与相互矛盾的目标的解决方案需要在它们中进行折衷，这通常超出了直线组合可以实现的。理论上原则和计算有效的策略正在寻找不受他人主导的解决方案，因为它在帕累托分析中解决了它。多任务学习环境中产生的多目标优化问题具有特定的功能，需要adhoc方法。对这些特征的分析和新的计算方法的提议代表了这项工作的重点。多目标进化算法（MOEAS）可以容易地包括优势的概念，因此可以分析。 MOEAS的主要缺点是关于功能评估的低样本效率。此缺点的关键原因是大多数进化方法不使用模型来近似于目标函数。贝叶斯优化采用基于代理模型的完全不同的方法，例如高斯过程。在本文中，输入空间中的解决方案表示为封装功能评估中包含的知识的概率分布。在这种概率分布的空间中，赋予由Wassersein距离给出的度量，可以设计一种新的算法MOEA / WST，其中模型不直接在目标函数上，而是在输入空间中的对象的中间信息空间中被映射成直方图。计算结果表明，MoEA / WST提供的样品效率和帕累托集的质量明显优于标准MoEa。

在多目标优化中，一组具有各种功能的可扩展测试问题使研究人员可以调查和评估不同优化算法的能力，因此可以帮助他们设计和开发更有效，更有效的方法。现有的测试问题套件主要集中在所有目标彼此完全冲突的情况下。在这种情况下，目标空间中的M-Obigntive优化问题具有（M-1）维帕累托前沿。但是，在某些优化问题中，目标之间可能存在意外的特征，例如冗余。某些目标的冗余可能会导致具有堕落的帕累托正面的多物镜问题，即，$ m $ - 目标问题的帕累托正面的尺寸小于（M-1）。在本文中，我们系统地研究了退化的多目标问题。我们抽象了退化问题的三个一般特征，这些特征未在文献中进行制定和系统地研究。基于这些特征，我们提出了一组测试问题，以支持在具有冗余目标的情况下对多目标优化算法进行研究。据我们所知，这项工作是第一项明确提出退化问题的三个特征，从而使所得的测试问题的一般性具有一般性的特征，与为特定目的设计的现有测试问题相比（例如，可视化），则允许所得的测试问题。 ）。

本文侧重于从非线性和复杂动态系统的动态推断网络结构和社区结构，在许多领域突出。已经提出了许多方法来完全解决这两个问题，但他们都不考虑这两个任务中的明确可共同的知识。灵感来自于，更精确的网络结构可以促进社区发现的准确性和更好的社区可以促进网络重建的性能（NR），这篇论文开发了一种进化的多任务框架，以充分利用这两个中的明确可共同的知识提高他们的表现的任务;我们将此框架称为EMTNRCD。在EMTNRCD中，我们首先将这两个任务建立为一个多任务NR和社区检测（CD）问题，其中一个任务是从动态重建网络结构，另一个任务是从动态发现社区。在EMTNRCD的过程中，NR任务明确地传输了CD任务的几个更好的网络结构，CD任务明确地传输了更好的社区结构，以帮助NR任务，这提高了NR任务的重建准确性和社区划分质量CD任务。此外，要将知识从NR任务的研究转移到CD任务，EMTNRCD模型从动态的CD研究作为查找动态网络中的社区问题，然后决定是否在任务中进行知识转移。本文还为多任务NR和CD问题（MTNRCDP）设计了一个测试套件，以验证EMTNRCD的性能。实验结果表明，带Cd的关节NR具有协同效应。

客户满意度在移动设备中的能源消耗至关重要。应用程序中最耗能的部分之一是图像。尽管具有不同质量的不同图像消耗了不同量的能量，但没有直接的方法来计算典型图像中操作的能量消耗。首先，本文调查了能源消耗与图像质量以及图像文件大小之间存在相关性。因此，这两者可以被视为能源消耗的代理。然后，我们提出了一种多目标策略，以增强图像质量并根据JPEG图像压缩中的定量表减少图像文件大小。为此，我们使用了两种一般的多目标元启发式方法：基于标量和基于帕累托。标量方法找到基于组合不同目标的单个最佳解决方案，而基于帕累托的技术旨在实现一组解决方案。在本文中，我们将策略纳入五种标量算法，包括能量感知的多目标遗传算法（ENMOGA），能量感知的多目标粒子群优化（ENMOPSO），能量感知的多目标多目标差异进化（ENMODE）（ENMODE）（ENMODE） ，能源感知的多目标进化策略（ENMOES）和能量感知的多目标模式搜索（ENMOPS）。此外，使用两种基于帕累托的方法，包括非主导的分类遗传算法（NSGA-II）和基于参考点的NSGA-II（NSGA-III），用于嵌入方案，以及两种基于帕累托的算法，即两种基于帕累托的算法，即提出了Ennsgaii和Ennsgaiii。实验研究表明，基线算法的性能通过将拟议策略嵌入到元启发式算法中来提高。

图形嵌入是将网络的节点转换为一组向量。良好的嵌入应捕获底层图形拓扑和结构，节点到节点关系以及图形，其子图和节点的其他相关信息。如果实现了这些目标，则嵌入是网络的有意义，可以理解的，通常是压缩的。不幸的是，选择最好的嵌入是一个具有挑战性的任务，并且通常需要域名专家。在本文中，我们扩展了评估作者最近引入的图形嵌入的框架。现在，该框架为每个嵌入的嵌入分配两个分数，本地和全局，测量评估嵌入的嵌入的质量，以便分别需要良好地表示网络的全局属性。如果需要，最好的嵌入可以以无监督的方式选择，或者框架可以识别一些值得进一步调查的少数嵌入。该框架灵活，可扩展，可以处理无向/定向，加权/未加权图。

Influence Maximization (IM) is a classical combinatorial optimization problem, which can be widely used in mobile networks, social computing, and recommendation systems. It aims at selecting a small number of users such that maximizing the influence spread across the online social network. Because of its potential commercial and academic value, there are a lot of researchers focusing on studying the IM problem from different perspectives. The main challenge comes from the NP-hardness of the IM problem and \#P-hardness of estimating the influence spread, thus traditional algorithms for overcoming them can be categorized into two classes: heuristic algorithms and approximation algorithms. However, there is no theoretical guarantee for heuristic algorithms, and the theoretical design is close to the limit. Therefore, it is almost impossible to further optimize and improve their performance. With the rapid development of artificial intelligence, the technology based on Machine Learning (ML) has achieved remarkable achievements in many fields. In view of this, in recent years, a number of new methods have emerged to solve combinatorial optimization problems by using ML-based techniques. These methods have the advantages of fast solving speed and strong generalization ability to unknown graphs, which provide a brand-new direction for solving combinatorial optimization problems. Therefore, we abandon the traditional algorithms based on iterative search and review the recent development of ML-based methods, especially Deep Reinforcement Learning, to solve the IM problem and other variants in social networks. We focus on summarizing the relevant background knowledge, basic principles, common methods, and applied research. Finally, the challenges that need to be solved urgently in future IM research are pointed out.

随着组合优化的机器学习领域，通过这种新的视角，传统问题重新敷设和重新进行了折叠。大多数文献中的绝大多数侧重于小的图形问题，而几个真实问题致力于大图。在这里，我们专注于两个这样的问题：影响估计，＃p-coll counting问题，以及影响最大化，np-colly问题。我们开发Glie，一个图形神经网络（GNN），其固有地参数化影响估计的上限并在小模拟图上培训。实验表明，Glie为真正的图表提供了精确的影响，该估计比列车集大10倍。更重要的是，它可以用于对大大更大图的影响最大化，因为预测排名不受精度降低的影响。我们使用Glie制定一个Cely Optimization，而不是模拟的影响估计，超越了影响最大化的基准，尽管具有计算开销。为了平衡时间复杂性和影响质量，我们提出了两种不同的方法。第一个是Q-Network，学会使用Glie的预测顺序选择种子。第二种基于Glie的表示在构建种子集的同时，基于Glie的表示来定义一个可怕的子模块功能。后者提供了时间效率和影响的最佳组合，表现优于SOTA基准。

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。