- 大规模稀疏网络中的社群筛选
在研究中，我们介绍了一种适用于大规模稀疏网络的直观客观函数来量化聚类结果的质量，并且通过模拟网络的优化试验和基准问题的应用来证明了这种方法的实用性和准确性。
- 功能边缘网络建模
我们提出了一种使用功能性邻接张量进行网络建模的方法，并通过 Tucker 功能分解来考虑节点之间的社区关系，同时解决功能边缘的不规则观测问题。在模拟数据和香港、新加坡地铁系统的真实数据上验证了我们的模型的有效性。
- 混合成员随机块模型中的最优估计
这篇论文主要研究了重叠社区检测的问题，并提出了一种新的估计方法，以及建立了估计误差的下界。
- 社交网络中基于社区结构的公平信息传播
提出了一种基于网络建模从而实现公平信息扩散的影响最大化算法，可以有效解决社交网络中社群结构问题而不依赖节点属性，并且适用于部分观察和噪声干扰的网络。
- AAAI具有正外部性的网络无休止赌博问题
该论文介绍了一种新型多臂赌博机网络建模方法，以探索资源分配中直接与间接受益的影响，并提出一种 Whittle 指数启发式算法来实现收益最大化的优化性行为部署。经实证，该算法在各超参数和拓扑结构条件下均有明显优势。
- 一种基于从网络自动机中提取的密度时间演化模式的网络分类方法
本研究提出了使用密度时间演变 (pattern) (D-TEP) 和状态密度时间演变 (pattern) (SD-TEP) 作为网络分类任务的特征描述符，并基于直方图计算特征向量，其结果表明相比之前的研究，我们的方法在五个合成网络数据库和七 - RouteNet：基于图神经网络的 SDN 网络建模和优化
这篇论文提出了一种基于图神经网络（GNN）的网络模型 RouteNet，该模型通过学习和建模图结构信息，理解拓扑、路由和输入流量之间的复杂关系，从而准确预测网络中的表现指标，并且可以泛化到任意拓扑、路由和流量强度，可以应用于路由优化和网络规 - 基于叠加模型的复杂网络近乎最优链接预测
本研究采用 meta-learning 方法，系统地评估了 203 种缺失链路预测算法，尝试找到单一最优预测器和服务于各种输入的最佳算法。结果发现，无论是预测误差还是可预测性方面，各种算法和分类族都存在明显差异，因此通过结合预测器构建 “叠 - 探究图神经网络在 SDN 网络建模和优化中的潜力
本文提出了一种基于图神经网络的网络建模技术，能够准确估计网络拓扑、路由和输入流量之间的复杂关系，从而优化网络性能，本技术对任意拓扑、路由和流量强度具有很好的泛化能力。
- 高维向量自回归的低秩和结构化建模
提出一种新颖的方法来准确估算低秩和结构稀疏高维 VAR 模型中的网络 Granger 因果交互作用，该方法采用核范数和 lasso（或 group lasso）惩罚的组合正则化框架，证明了该方法的估计误差速率的非渐近性上界，并演示了该方法在 - 科学传闻的解剖学
本文通过 Twitter 研究了 2012 年 7 月 4 日揭示带有难以捉摸的希格斯玻色子特征的新粒子发现前、发现期间和发现后的信息传播过程，发现了用户活动在个人和全局层面上的非平凡时空模式，并对用户活动的时变动力学机制和信息传播网络建模 - 时变网络的活动驱动建模
通过定义活动潜力、构建能够编码网络动态瞬时描述的活动驱动模型，我们解决了连接驱动模型无法描述瞬时波动动力学的挑战，并且表述了这种具有高度动态性的网络的结构特征，从而量化讨论了时间聚合表示在动态过程分析中引入的偏差。
- 使用多重属性图模型对带节点属性的社交网络进行建模
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 - 多重分形网络生成器
我们提出了一种基于奇异度量的网络构建方法，可生成具有预定统计性质的各种拓扑结构的网络，包括其度分布、聚类系数分布和同配系数分布，并使用模拟退火确定了生成度量的最佳参数。