特刊推薦 | PHYSA專題征稿：復雜網絡中的鏈路預測：理論、算法與應用

專題介紹

Link Prediction on Complex Networks: Theory, Algorithms, and Applications

復雜網絡中的鏈路預測：理論、算法與應用

在復雜網絡研究中，鏈路預測不僅是一個基礎性的科學問題，更在社交網絡、生物信息學、知識圖譜等領域展現出巨大的應用價值。隨著人工智能和復雜網絡理論的快速發展，鏈路預測領域正迎來新的突破。

本期專題旨在探索復雜網絡領域鏈路預測的最新研究進展，深入探討鏈路預測的理論基礎，介紹提高預測準確性與效率的創新性算法。同時，專題聚焦鏈路預測技術在社交網絡、生物系統和信息技術等跨學科領域的實際應用，彰顯其廣泛的影響力與發展潛力。本期專題的征稿范圍主要包括但不限于以下方向：

1. 理論基礎：鏈路可預測性、概率模型、機制模型、基于拓撲結構的方法

2. 算法創新：可擴展的高效算法、深度學習架構、圖表示學習、系綜學習、提升預測精度的混合算法及其他AI驅動的鏈路預測方法

3. 跨領域應用：

• 社交網絡：推薦系統、社團檢測、影響力預測等
  

• 生物系統：蛋白質相互作用網絡、疾病-基因關聯、代謝通路分析等

• 信息技術領域：知識圖譜補全、網絡安全、網絡韌性評估等

4. 評估與基準方法：新型公平指標、數據集構建、預測性能的對比研究

5. 新興挑戰：動態網絡、時序鏈路預測、高階網絡中的鏈路預測、預測模型的可解釋性

關鍵詞：鏈路預測；復雜網絡；理論；算法；應用

專題截稿日期：2025年12月31日

客座編輯

呂琳媛 教授

中國科學技術大學網絡空間安全學院

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長期致力于復雜網絡與信息過濾方面的研究，構建了以系綜理論和似然分析為基礎的網絡信息挖掘基礎理論體系，提出以擴散動力學為基礎的網絡信息挖掘系列方法。首次揭示并證明了網絡中的DHC定理，解決了大規模演化網絡的重要節點識別難題。原創性地提出了網絡“鏈路可預測性”的概念并給出量化方法。至今發表學術論文100余篇，SCI他引10000余次，谷歌學術引用19800余次，H指數43；其中12篇論文入選ESI全球Top-1%高引用論文，28篇論文引用過百，成果入選中國百篇最具影響國際學術論文。出版學術著作3部，譯著1部，其中《鏈路預測》獲中國大學出版社圖書獎學術專著一等獎。研究成果不僅受到學術界關注，也產生了較好的社會價值，系列算法已應用于網絡輿情監控、醫保欺詐識別等系統中，授權發明專利20項。

2022年，因其在網絡信息過濾方面的開創性貢獻，呂琳媛榮獲國際網絡科學學會Erd?s-Rényi Prize，成為該獎項設立13年來亞洲首位獲獎者。2021年獲第三屆科學探索獎，為前沿交叉領域首位女性獲獎者。2024年榮獲第十九屆中國青年女科學家獎。

周濤 教授

電子科技大學計算機科學與工程學院

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主要從事復雜性科學和大數據挖掘算法和應用研究，先后攻克推薦系統準確性-多樣性困境、復雜網絡鏈路可預測性、H指數-度-核心度關系等圖挖掘領域的重要難題，成果發表在PNAS, Nature Communications, Physics Reports, KDD和ICDM等國際頂尖期刊和會議上。目前論文google總引用超過42164次，其中8篇論文入選ESI高引用論文，H指數為94，2014和2015連續兩年入選Elsevier最具國際影響力中國科學家名單。

因其在科學研究上的杰出表現，2011年獲得第十二屆中國青年科技獎（最年輕獲獎者），2011年入選四川省“百人計劃”，2012年獲得國家首批優秀青年科學基金資助，2013年入選國家“萬人計劃”首批青年拔尖人才支持計劃，2014年獲得四川省科技進步一等獎、中國計算機學會自然科學獎，2015年獲得共青團中央授予的“最美青年科技工作者”稱號，并與屠呦呦等七名個人和北斗導航等三個團隊共同當選2015年度中國十大科技創新人物。

Yamir Y. Moreno 教授

西班牙薩拉戈薩大學生物計算與復雜系統物理研究所

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復雜網絡理論的奠基者之一，研究興趣包括疾病動力學、擴散過程、計算社會科學、非線性動態過程以及復雜系統的結構與動態。迄今發表290余篇高水平學術論文，谷歌學術總引用次數超過53400次，H指數為86，為《Physics Reports》被引用次數最多的論文的共同作者（Phys. Rep. 424, 175-304 (2006)）。2019年和2022年先后獲得復雜系統學會高級科學獎和杰出服務獎，2019年入選“跨學科領域高被引學者”（Web of Science），2021年當選美國物理學會會士，2022年當選國際網絡科學學會會士。曾任國際網絡科學學會主席（2018-2022）、復雜系統學會主席（2015-2018），目前擔任西班牙薩拉戈薩大學生物計算與復雜系統物理研究所（Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems，BIFI）所長，復雜系統與網絡實驗室（COSNET）負責人。

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關于期刊

Physica A: Statistical Mechanics and its Applications主要發表統計力學及其應用領域相關的研究。統計力學旨在通過研究微觀或納米級成分的統計特性來解釋宏觀系統或大規模系統的行為。統計力學的概念和技術應用包括：應用于物理和物理化學系統，如固體、液體和氣體、界面、玻璃、膠體、復雜流體、聚合物、復雜網絡；應用于經濟和社會系統，如社會經濟網絡、金融時間序列、基于主體的模型、系統風險、市場動力學、計算社會科學、科學科學、進化博弈論、文化和政治復雜性；應用于交通和運輸，如車輛交通、行人和疏散動力學、網絡交通、生物群和其他形式的集體運輸、細胞內運輸模型、自驅動粒子；應用于生物系統，如生物信號和噪聲、生物波動、細胞系統和生物物理學；以及其他跨學科的應用，如人工智能領域中的深度學習、遺傳算法或信息論與熱力學/統計物理學之間的聯系。

Physica A 不發表數學（例如統計）或數學方法（例如求解微分方程）相關的研究，除非研究內容中包括對統計物理問題的原始應用。此外，若研究面向關注工程領域流體力學以及普通經濟/計量學研究的讀者，也不在Physica A 的征稿范圍內。

本刊涵蓋的特定子領域是統計力學在以下方面的應用：

• 軟物質

• 生物系統和系統生物學

• 化學系統

• 經濟物理學和社會物理學

• 交通運輸

• 相變

• 復雜系統

• 深度學習、遺傳算法和其他人工智能方法

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復雜經濟學讀書會第二季

經濟學理論的發展與社會環境變化密切相關。一方面，伴隨計算機的發展，相應的研究技術日漸成熟，例如非線性動力學、復雜網絡、ABM等，為研究者提供了更強大的分析工具；另一個方面，對“均衡”的經濟學的研究，不能夠解釋實際的經濟現象，例如金融危機、創新產生的新的發展模式等，研究者開始重視經濟學的“非均衡”現象，把經濟系統看做復雜系統，并力圖做出更能反映現實的研究。經濟學內慢慢出現了一種基于更加現實的假設的研究進路，復雜經濟學一個新的經濟學框架正在形成。

由北京師范大學李紅剛、王有貴、張江、陳清華老師以及中山大學袁先智老師聯合發起，圍繞復雜經濟學的內涵、基本方法、普適規律、應用場景四個方面進行探討。讀書會已完結，現在報名可加入社群并解鎖回放視頻權限。

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