复旦大学重构时效网络研究获进展

复旦大学重构时效网络研究获进展

复旦大学的研究人员率先在重构时效网络研究方面取得新突破，利用扩散过程的到达时间数据实现了重构随机时效网络的有效推断。

研究人员首次从重构时效网络零模型的角度对这一问题开展了研究。研究人员利用时效网络扩散过程的到达时间数据，提取时效网络的拓扑结构和时效交互过程的统计特征，证明了推断结构的渐近一致性，并利用数值模拟和实际数据进行了验证。研究人员还将一阶重构模型推广到高阶情形，建立了时效网络零模型的完整体系，并量化了推断一般时效网络的复杂度，系统分析了时效网络拓扑结构及等待时间分布等因素对重构效率的影响。

该项研究成果为研究动态网络重构问题提供了全新思路，同时在时效网络的人类动力学分析、流行病扩散与传播推断、舆情分析与预测、数据保护下的社交计算等领域也具有较为广阔的应用前景。 (KX.0615)