复杂网络

【复杂网络分析】如何入门Louvain算法？在图挖掘领域，社区发现（Community Detection）是核心任务之一，它用于挖掘图中内部连接紧密、外部连接稀疏的节点集合（即“社区”）。无论是社交网络的用户分组、生物网络的功能模块识别，还是推荐系统的兴趣聚类，社区发现都有着广泛的应用。

【复杂网络分析】什么是图神经网络？在AI领域，我们熟悉的CNN（卷积神经网络）擅长处理图像这类欧几里得数据（结构规则、网格排列），RNN（循环神经网络）则适合处理文本这类序列数据（顺序依赖关系）。但现实世界中还有大量非欧几里得数据——比如社交网络（用户是节点、关系是边）、知识图谱（实体是节点、关联是边）、分子结构（原子是节点、化学键是边）、交通网络（路口是节点、道路是边）。

【复杂网络分析】复杂网络分析技术在图像处理中的经典算法与应用实践在图像处理领域，传统方法（如CNN、SIFT）常受限于局部特征提取，难以处理像素间的全局关联与复杂结构信息。而复杂网络凭借其对“节点-边”拓扑关系的建模能力，能将图像转化为结构化网络，从而挖掘像素背后的隐藏关联——这一“跨界结合”正成为解决复杂图像处理问题的新路径。本文将从结合逻辑出发，拆解经典算法，分析落地应用，并附上可复现的实战代码，为开发者提供技术参考。

飞飞是甜咖啡

【文献阅读】网络复杂系统演化历史的重建想象一下，你是一个侦探，面前摆着一张巨大的、已经完成的朋友圈关系网。你知道谁和谁是朋友（这就是 “最终拓扑结构”）。

飞飞是甜咖啡

【文献阅读】Deep-learning-aided dismantling of interdependent networksauthors：publish：NMI volume 7, pages1266–1277 (2025)

复杂网络仿真从入门到精通：0 学习路线在科研中，复杂网络模型已经成为分析系统结构与动态的重要工具。无论是社交网络、交通网络，还是生物分子网络，其核心问题往往都离不开一个：

我是有底线的