本文提出了一种基于网络结构和社交演员属性相似性的社交网络嵌入框架，在节点分类和链接预测任务上均实现了显著的性能提升，比如在链接预测任务上相比 node2vec 提高了 8.2%。

May, 2017

本文提出了一种基于内部社区优先附着和社区间优先附着机制的演化网络模型，分析了此网络模型的度分布，理论结果和数值模拟表明，该网络模型具有社区结构和无标度特性。

Oct, 2005

通过分析来自 Flickr 和 Tumblr 的 170M 个自我网络的完整时间演变，我们发现自我网络的演变是爆发性的、社区驱动的，有后续的直径增加、轻微收缩和稳定阶段。 推荐系统有利于流行和连接紧密的节点，限制了直径的展开。 推荐系统引入的偏差促进了邻居选择的全局多样性。最后，我们通过两个链接预测实验展示了如何利用我们分析的见解来提高社交推荐系统的效果。

Feb, 2017

对科学家的合著网络进行了研究，发现网络是规模自由的，演化受到优先连接的影响，并提出一个简单模型，用数值模拟揭示了一些数量的行为。

Apr, 2001

这篇论文回顾了近年来研究网络系统（如 Internet、社交网络和生物网络）的各种技术和模型，包括小世界效应、度分布、聚类、网络相关性、随机图模型、网络增长模型和动态过程。

Mar, 2003

研究 Facebook 上百所美国大学的 “友谊” 网络的社会结构，并探讨用户属性在这些机构中的作用，比较不同特征在不同机构的相对重要性，可为深入研究此类现象提供微观和宏观视角的互补洞察。

Feb, 2011

描述、解释网络动态变化的关键挑战之一是预测短期和长期变化，在考虑增强节点属性和网络拓扑特征的基础上，应用 CMA-ES 优化 16 个邻域和节点相似性指数的权重来预测未来的链接，从而为推特回复网络的演化提供一些计算机建模的线索。

Apr, 2013

本研究基于团块渗透，首次研究了大规模网络中重叠社区的时间演化规律，发现动态改变成员组成有利于大型社区的生存而不利于小型社区，同时成员对社区的时间承诺可预测社区的寿命。这些发现揭示了小组和大型机构动态差异的新视角。

Apr, 2007

本研究提出了一种基于 Multiplicative Attribute Graph (MAG) 模型的节点属性信息网络结构建模方法，并使用可扩展的变分期望最大化参数估计方法进行参数估计，结果表明 MAG 模型可靠地捕获了网络连接性并揭示了不同属性对网络结构的影响。

Jun, 2011

通过将节点属性数据纳入超图中的社区结构学习，本研究提出了一种统计框架 HyperNEO，可以增强合成和实际超图中社区结构的学习效果，同时将使用随机块模型等模型获得的学习表示应用降维方法 UMAP 可以将节点映射到二维向量空间，从而在实际超图中部分保留社区结构，促进了对实际复杂系统中高阶社区结构的研究和理解。

Jan, 2024