研究不同社交媒体的发展，探索分析社交媒体中的社群和预测它们未来的演变，研究利用 Stable Group Changes Identification (SGCI) 和 Group Evolution Discovery (GED) 方法识别历史上的组状态和其转换，提取结构网络特征，并使用分类模型进行实验研究，结果显示从长度 3 至 7 的演变链能够将预测质量提高至最佳水平。

May, 2015

本研究通过分析两个真实数据集来探究人类社交关系对其移动范围的影响，首先开发了一种衡量人们社交多样性的方法，即 “社区熵”，其次，利用机器学习技术来预测移动轨迹，实验表明预测效果良好。

Aug, 2014

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

通过社交网络中推广模式的早期传播模式，研究成功的梗可预测性。我们提出和分析了一套全面的特征，并开发了一个准确的模型来预测梗的未来流行度。我们将特征分类为三组：早期采用者的影响、社区集中度和采纳时间序列的特征。我们发现，基于社区结构的特征是未来成功的最强预测因素。我们还发现，梗的早期流行度不是其未来流行度的好预测因素，与常见信念相反。我们的方法在检测非常流行或不受欢迎的梗方面优于其他方法。

Mar, 2014

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

通过对 Reddit 等社区进行大规模的分析研究，结合文本分析、社区元数据和结构属性，我们提出了一种预测社区集体决策的混合模型，该模型能够准确预测分布式环境下的大规模集体行动，并对社区的特征、社会认同等等可能应用于在线活动、减少极端言辞等领域提出实证性结论。

Jan, 2022

本文研究了小团队（大小≤20）的进化，建立了三个基于拓扑的模型以预测具有历史协作背景的成员集合的未来合作。实验证明，这些模型对于未来增量吸收和子群吸收都具有显著的预测效果。

Jul, 2015

本文介绍了一种基于社区属性的链接预测策略 HAP，提出了一个两步社区增强算法，通过添加链接来澄清模糊的社区结构，实验结果表明，该方法优于其他基准方法，并且社区增强遵循了期望的演化过程。

Apr, 2022

在线社区的效力与成员间的动态之间的对应关系的研究，以 Reddit 的 r/place 为例，分析协同活动成功与不同因素之间的关系，为了解社区面对选举干扰或反科学趋势等在线社交威胁的韧性或脆弱性提供更好的理解。

Jul, 2023

提出一种结合第一和第二组方法的两阶段方法，其中第一阶段确定与节点位置和动态行为相关的新特征，第二阶段应用子空间聚类算法对社会对象进行分组，以区分集群的强度，在 Facebook、Brightkite 和 HepTh 等真实数据集上进行了广泛的实验，并与该领域的一些先前技术进行了实验验证，证明了该方法的优越性。

May, 2023