本文总结了一个新兴领域 —— 除了成双成对的相互作用的网络。本文介绍了表示高阶相互作用的方法，并重点讨论了高阶动力系统和动态拓扑的快速增长的研究，并集中讨论了传播、同步和游戏等的新兴现象，当这些波及的节点多于两个时，阐明了高阶拓扑与动态属性之间的关系，并提供了实证应用的概述，展望了当前建模和概念前沿。

Jun, 2020

使用高阶交互作用模型，研究 19 个数据集的时空演化，证明高阶交互作用种类多样，同一系统类型的数据集具有一致的高阶结构模式，同时，密度与强度是高阶组织的竞争指标，并提出高阶链接预测作为模型和算法的基准问题，发现与传统的成对链接预测有根本区别。

Feb, 2018

用复杂网络建模相互作用系统的动态已成为主要范例，但现实系统的高阶相互作用往往涉及三个或更多单元的团体，因此更好的工具是高阶结构，如超图和单形复合体，本文概述了高阶相互作用引发的集体行为及高阶系统物理面临的三个关键挑战。

Oct, 2021

揭示了自然界和社会中许多真实网络所共有的规律：它们呈现出无标度和高度聚集这两个特性，并验证了这两个特性是由分层结构导致的，并且证明了许多复杂系统都具有分层结构这一基本特性。

Jun, 2002

这篇论文提出了一种从网络数据中推断出分层结构的通用技术，并证明了层次结构的存在可以同时解释和定量重现网络的许多常见的拓扑特性，同时还展示了层次结构的知识可以用于高精度地预测部分已知网络中的缺失连接，这表明分层结构是复杂网络的一个核心组织原则，能够为许多网络现象提供深刻洞察。

Nov, 2008

在本研究中，我们揭示了网络的大规模拓扑结构和其局部子图结构相互定义和预测，证实了五个细胞网络中的直接测量结果，并且发现了两种不同类别的子图。此外，我们的研究还揭示了高度丰富的 I 型子图不能孤立存在而必须自然聚合为子图群簇，对我们了解所有复合网络中子图的起源和功能可能具有重要影响。

Aug, 2004

该文研究了结构和动态的网络中的群体（communities），将其重新构想为链接组成的群体而不是节点，发现这种非传统的方法成功地调和了重叠群体和层级组织的对立组织原则，找到了许多网络中的相关链接社区，包括大型社交网络，结果表明链接社区是揭示网络中重叠和层级组织的基本构建块。

Mar, 2009

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

本文介绍了一种分析交织在一起的重叠社区的方法，以揭示复杂网络的模块化结构。经过定义一组新的特征量进行统计分析，发现网络中的重叠显著，并揭示出网络的普遍特征。通过对合作，词汇关联和蛋白质相互作用图的研究表明，社区网络具有非平凡的相关性和特定的比例关系。

Jun, 2005

信息论方法提出一种基于随机游走的层次映射方程，以此发现网络中的多级结构和最优层次聚类。利用新的搜索算法，我们通过全球航空交通网络和科学交流模式等案例展示了这种方法的应用。

Oct, 2010