論文の概要: Artificial Intelligence for Complex Network: Potential, Methodology and Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16887v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 09:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:22:01.389465
• Title: Artificial Intelligence for Complex Network: Potential, Methodology and Application
• Title（参考訳）: 複雑ネットワークのための人工知能:可能性,方法論,応用
• Authors: Jingtao Ding, Chang Liu, Yu Zheng, Yunke Zhang, Zihan Yu, Ruikun Li, Hongyi Chen, Jinghua Piao, Huandong Wang, Jiazhen Liu and Yong Li
• Abstract要約: 複雑なネットワーク科学は、実際のネットワークの基盤となる統計力学、構造、力学の理解を大幅に強化した。 人工知能(AI)技術の出現は、複雑なネットワーク科学研究の新しい時代を告げている。 この調査は、複雑なネットワーク研究の難題を克服する上で、AIの潜在的な利点を体系的に解決することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.710627896950438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Complex networks pervade various real-world systems, from the natural environment to human societies. The essence of these networks is in their ability to transition and evolve from microscopic disorder-where network topology and node dynamics intertwine-to a macroscopic order characterized by certain collective behaviors. Over the past two decades, complex network science has significantly enhanced our understanding of the statistical mechanics, structures, and dynamics underlying real-world networks. Despite these advancements, there remain considerable challenges in exploring more realistic systems and enhancing practical applications. The emergence of artificial intelligence (AI) technologies, coupled with the abundance of diverse real-world network data, has heralded a new era in complex network science research. This survey aims to systematically address the potential advantages of AI in overcoming the lingering challenges of complex network research. It endeavors to summarize the pivotal research problems and provide an exhaustive review of the corresponding methodologies and applications. Through this comprehensive survey-the first of its kind on AI for complex networks-we expect to provide valuable insights that will drive further research and advancement in this interdisciplinary field.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークは、自然環境から人間社会まで、様々な現実世界のシステムに及んでいる。 これらのネットワークの本質は、微視的障害のあるネットワークトポロジーとノードダイナミクスを介し、特定の集合的な振る舞いを特徴とするマクロな順序に移行し、進化する能力にある。 過去20年間で、複雑なネットワーク科学は、実世界のネットワークを支える統計力学、構造、力学の理解を著しく強化してきた。 これらの進歩にもかかわらず、より現実的なシステムを探究し、実践的な応用を強化する上で大きな課題が残っている。 人工知能(AI)技術の出現は、多様な現実世界のネットワークデータと相まって、複雑なネットワーク科学研究の新しい時代を告げている。 この調査は、複雑なネットワーク研究の難題を克服する上で、AIの潜在的な利点を体系的に解決することを目的としている。 重要な研究問題を要約し、対応する方法論と応用の徹底的なレビューを提供する。 複雑なネットワークのためのAIに関するこの包括的な調査を通じて、私たちは、この学際分野におけるさらなる研究と進歩を促進する貴重な洞察を提供することを期待しています。

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