多影响因素下时序网络表征学习方法的深度剖析与创新探索.docx

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，网络结构也日益复杂，时序网络作为一种能够描述随时间变化的复杂系统的模型，广泛应用于社交网络、生物网络、交通网络等多个领域。随着信息技术的飞速发展，各个领域产生的数据量急剧增加，这些数据往往包含丰富的时间信息，传统的网络分析方法难以有效处理这些动态变化的数据。时序网络能够捕捉节点和边随时间的演变规律，为理解复杂系统的动态行为提供了有力工具。

在社交网络中，用户之间的互动关系随时间不断变化，通过分析时序网络可以揭示用户群体的动态演化、信息传播模式以及社交影响力的变化规律。在生物网络领域，基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作