近來，我院王建波老師課題組在網絡科學及算法領域研究中取得新進展，在《中國科學：信息科學》、《IEEE Transactions on Computational Social Systems》和《Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science》發表多篇學術論文。
碩士生羅余在《中國科學：信息科學》發表學術論文“基于多階鄰居傳播度量和拓撲特征的高影響力節點識別”。論文提出了一種綜合多階鄰居傳播度量和拓撲特征的新算法來有效識別(單層)復雜網絡中的影響力節點。在多個真實網絡上的大量實驗表明， 所提算法在排序準確性、有效性和區分能力等多方面均優于7 種最新及代表性方法， 為復雜網絡中節點影響力評估提供了一種新的思路。論文鏈接：http://scis.scichina.com/cn/2024/SSI-2023-0201.pdf
碩士生劉江華在《中國科學：信息科學》發表學術論文“基于節點中心性排序和交替乘子法的網絡重構”。論文提出了一種基于節點中心性排序和交替乘子法的網絡重構算法。將所提算法相比于現有代表性重構方法， 提升了重構精度， 減少了重構時間， 具有更高的抗噪聲魯棒性。該研究提升了網絡重構算法應用于大規模網絡的準確性、適用性和可靠性， 并可在未來擴展到不同類型約束的加權網絡重構中。論文鏈接：http://engine.scichina.com/doi/10.1360/SSI-2024-0276
碩士生羅雨在《IEEE Transactions on Computational Social Systems》發表學術論文“CWIIIF: A Novel Algorithm for Identifying Influential Nodes in Multilayer Networks”，。論文針對多層網絡這一研究熱點，提出了一種新的算法，可以準確地識別多層網絡中有影響力的節點。該算法綜合了加權層內和層間影響因素，考慮了多層網絡結構的獨特特性。在多個真實和合成的多層網絡上進行了多項對比實驗表明，所提新算法在識別有影響力節點方面明顯優于九種最先進和經典的方法。該論文的審稿人（共五個）對該工作給與了高度評價，稱其對研究內容做出了重大貢獻“ the article is a significant contribution to the research content.”，并打出了優秀“Excellent”的評價總結。論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10930885
碩士生何昊星在《Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science》發表學術論文“Epidemic spread dynamics in multilayer networks: Probing the impact of information outbreaks and reception game”。論文基于現實世界中的信息爆發傳播和接收博弈現象，構建了具有信息爆發和信息接收博弈的多層網絡病毒傳播模型；通過微觀馬爾科夫(MMC) 方法推導了網絡的傳播動力學方程；分析了信息爆發、信息接收成本、信息擴散率、信息遺忘率和網絡結構等因素對病毒傳播的影響。研究發現，信息爆發能有效抑制病毒的傳播，而信息接收成本升高則促進了病毒的擴散；網絡的異質性對抑制病毒感染規模起到了關鍵作用，網絡異質性越大越有利于病毒防控；真實數據集上的實驗結果驗證了其方法在實際場景中的有效性。論文鏈接：https://doi.org/10.1063/5.0236359
以上研究成果的合作者還包括：北京師范大學許小可教授、我院李平研究員以及香港大學杜占瑋副研究員。
《中國科學：信息科學》是中國計算機學會(CCF)、中國自動化學會(CAA)、中國通信學會(CIC) 和中國人工智能學會(CAAI) 推薦的A類期刊，中國電子學會(CIE) 推薦的T1級期刊。IEEE TCSS和Chaos分別是社會計算領域的權威期刊和交叉學科國際著名SCI期刊，均為JCR1區期刊。
