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题名网络数据建模、分析与应用研究综述
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作者
任怡萌
陶春柏
朱雪宁
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机构
复旦大学大数据学院
复旦大学国家发展与智能治理综合实验室
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出处
《中国科学基金》
CSSCI
CSCD
北大核心
2024年第5期773-783,共11页
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文摘
互联网、大数据、人工智能等信息技术催生海量数据,网络数据作为重要数据形式,具有极高的挖掘潜力与分析价值。本文首先回顾了经典网络数据建模方法及相关理论性质研究,其次综述了上述方法在金融风险、宏观经济、商业营销、社会民生方面的具体应用。在此基础上,本文针对大数据背景下复杂网络数据异质性、非线性、高维度、大规模的特征,以及众多场景中的具体应用需求,总结现有研究存在的不足,阐述了网络数据建模在理论方法与实证分析中面临的挑战。最后,基于网络数据的新特点与新需求,给出现实场景中的网络数据分析在理论建模与应用研究方面的建议。
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关键词
复杂网络数据
网络自回归
异质性结构
非线性模型
高维数据分析
大规模网络
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Keywords
complex network data
network autoregression
heterogeneous structures
nonlinear models
high-dimensional data analysis
large-scale network
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
O157.5
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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