研究采用非欧几里得超几何模型来探讨复杂网络结构、度分布和拓扑性质，建立了网络结构与统计力学之间的映射，证明这种模型可以最大化网络传输效率，并且对于各种突发的破坏和损坏非常稳健。

Jun, 2010

该论文研究了复杂网络中度分布异质性的发生原因，发现隐性双曲空间的指数扩张可以解释度数分布的异质性现象，使用费米 - 狄拉克统计物理解释了超几何距离，通过在超几何空间上嵌入互联网，能够实现只需本地信息的路由。

Mar, 2009

本文介绍了一种计算机程序来生成具有超几何空间中随机几何图形模型的网络，并模拟其在不同网络结构特性方面的表现。

Mar, 2015

本文提出了一种基于时间序列复杂网络（complex networks）和互信息（mutual information）的新方法来预测标准普尔 500 指数（S&P 500）未来的变化，并且使用这种方法可以明显提高建立 ARIMA 模型的准确性，这些发现可以为金融市场决策者提供指示，在市场发生剧烈变化之前干预市场。同时，对于量化投资者来说，这也可以提高他们的预测模型。

May, 2017

本文介绍了一种通过动态的边缘曲率来描述网络几何性质的方法，展示了网络演化中的瓶颈边缘和信息传播过程，利用该方法成功地推导出了多尺度社区结构。

Jan, 2021

本文研究了学习比例自由网络表示的问题，提出了 “度数惩罚” 原则，通过利用谱技术和跳字模型两种实现方案，实现了传统 embedding 算法无法做到的重构重尾分布的度数分布和跃迁分类等功能。

Nov, 2017

本文研究了复杂网络的图嵌入，发现该方法无法捕捉复杂网络的重要特征，尤其是低度和大聚集系数。通过数学证明和实证研究，本文认为这种图嵌入技术不适用于揭示真实世界复杂网络的结构特征。

Mar, 2020

本文回顾了金融时间序列聚类及其相关联的其他互动网络的研究现状，旨在将来自不同领域的相关材料聚集在一起。我们希望本文将成为研究人员更有效地使用金融时间序列的替代建模方法以及决策者和量化研究人员利用其洞见的基础。最后，我们还希望这份综述将成为研究金融市场中的相关性、层次、网络和聚类的开放工具箱的基础。

Mar, 2017

本研究提出了一种新的基于三元组生成的无标度网络模型，具有与标准无标度网络相同的特征，在改进了高集聚性的同时，通过调整三元组代表的形态数量，可以简单地调节聚集系数。

Oct, 2001

许多大型网络的连接特性满足幂律分布，这是由于网络持续扩展且新的节点倾向于连接到已经存在的高度连接节点，远超个体系统的特定机制，因此大型网络的发展是受到自组织现象的稳健规律支配的。

Oct, 1999