Artificial Intelligence for Complex Network: Potential,Methodology and Application https://arxiv.org/abs/2402.16887

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摘要：

复杂的网络遍及各种现实世界系统，从自然环境到人类社会。
这些网络的本质在于它们能够从微观无序（网络拓扑和节点动态交织在一起）过渡和演化为以某些集体行为为特征的宏观秩序。
在过去的二十年中，复杂网络科学极大地增强了我们对现实世界网络背后的统计力学、结构和动力学的理解。
尽管取得了这些进步，但在探索更现实的系统和增强实际应用方面仍然存在相当大的挑战。
人工智能（AI）技术的出现，加上丰富多样的现实世界网络数据，预示着复杂网络科学研究的新时代。
这项调查旨在系统地探讨人工智能在克服复杂网络研究的长期挑战方面的潜在优势。
它致力于总结关键的研究问题，并对相应的方法和应用进行详尽的回顾。
通过这项全面的调查——首次针对复杂网络的人工智能——我们希望提供有价值的见解，推动这一跨学科领域的进一步研究和进步。

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