由能够连接和交换消息的越来越多的移动设备而激励，我们提出了一种旨在模拟和分析网络中节点移动性的方法。我们注意到文献中的许多现有解决方案依赖于直接在节点联系人图表上计算的拓扑测量，旨在捕获节点在有利于原型设计，设计和部署移动网络的连接和移动模式方面的重要性。但是，每个措施都具有其特异性，并且无法概括最终随时间变化的节点重要性概念。与以前的方法不同，我们的方法基于节点嵌入方法，该方法模型和推出在保留其空间和时间特征的同时在移动性和连接模式中对节点的重要性。我们专注于基于一丝小组会议的案例研究。结果表明，我们的方法提供了提取不同移动性和连接模式的丰富表示，这可能有助于移动网络中的各种应用和服务。

图形嵌入，代表数值向量的本地和全局邻域信息，是广泛的现实系统数学建模的关键部分。在嵌入算法中，事实证明，基于步行的随机算法非常成功。这些算法通过创建许多随机步行，并重新定义步骤来收集信息。创建随机步行是嵌入过程中最苛刻的部分。计算需求随着网络的规模而增加。此外，对于现实世界网络，考虑到相同基础上的所有节点，低度节点的丰度都会造成不平衡的数据问题。在这项工作中，提出了一种计算较少且节点连接性统一抽样方法。在提出的方法中，随机步行的数量与节点的程度成比例地创建。当将算法应用于大图时，所提出的算法的优点将变得更加增强。提出了使用两个网络（即Cora和Citeseer）进行比较研究。与固定数量的步行情况相比，提出的方法需要减少50％的计算工作，以达到节点分类和链接预测计算的相同精度。

交通预测模型依赖需要感测，处理和存储的数据。这需要部署和维护交通传感基础设施，往往导致不适合的货币成本。缺乏感测的位置可以与合成数据模拟相辅相成，进一步降低交通监测所需的经济投资。根据类似道路的数据分布，其中最常见的数据生成方法之一包括产生实际的流量模式。检测具有相似流量的道路的过程是这些系统的关键点。但是，在不收集目标位置收集数据，没有用于该相似性的搜索可以使用流量度量。我们提出了一种通过检查道路段的拓扑特征来发现具有可用流量数据的方法的方法。相关的拓扑功能被提取为数值表示（嵌入式）以比较不同的位置，并最终根据其嵌入之间的相似性找到最相似的道路。检查该新颖选择系统的性能，并与更简单的流量估计方法进行比较。找到类似的数据源后，使用生成方法来合成流量配置文件。根据感知道路的交通行为的相似性，可以使用一条路的数据来馈送生成方法。在合成样品的精度方面分析了几种代理方法。最重要的是，这项工作打算促进进一步的研究努力提高综合交通样本的质量，从而降低对传感基础设施的需求。

动态复制是一种广泛的多拷贝路由方法，用于有效地应对移动机会主义网络中的间歇性连接。根据它，节点基于禁用后者的适合将消息传送到目的地的实用程序值，将消息副本转发到遇到的节点。该方法的普及源于其灵活性，在不需要特殊定制的情况下有效地在网络中有效地运行。尽管如此，其缺点是产生大量副本的趋势，这些副本消耗有限的资源，如能量和存储。为了解决问题，我们使观察到网络节点可以根据其实用程序值分组到描绘不同递送能力的集群中。我们利用此查找来转换基本转发策略，该策略是使用越来越多的效用的节点移动数据包，并实际上通过增加传递能力的集群来转发。新策略在Synernery中使用基本动态复制算法，可完全可配置，因此它可以与几乎任何实用程序功能一起使用。我们还扩展了我们的方法，同时使用两个实用程序功能，该功能在展示社会特征的移动网络中特别有效。通过在广泛的现实生活网络中进行实验，我们经验证明我们的方法在通过不同的连接特性下减少网络中的副本数量的整体数量，而没有同时阻碍输送效率。

时间图代表实体之间的动态关系，并发生在许多现实生活中的应用中，例如社交网络，电子商务，通信，道路网络，生物系统等。他们需要根据其生成建模和表示学习的研究超出与静态图有关的研究。在这项调查中，我们全面回顾了近期针对处理时间图提出的神经时间依赖图表的学习和生成建模方法。最后，我们确定了现有方法的弱点，并讨论了我们最近发表的论文提格的研究建议[24]。

尽管人们对叛乱团体结构对冲突结果的重要性越来越多，但那里的实证研究很少。尽管此问题源于激进群体结构的数据的无法获取性，但叛乱分子经常在Internet上发布大量图像数据。在本文中，我开发了一种新的方法，该方法通过自动化基于在照片中使用深度学习的照片中的共同出现的社交网络图来自动创建社交网络图，从而利用了这种丰富但未充分利用的数据来源。我使用库尔德人武装组织在土耳其的库尔德人激进组织在线发布的1915张ob告图像，我证明了个人在由此产生的共同出现网络中的中心地位与他们在叛乱组织中的排名密切相关。

在过去四年中，在过去四年中提高了更多的注意力，以动态网络嵌入。然而，现有的动态嵌入方法将问题视为仅限于全球循环状态序列的拓扑演变的问题。我们提出了一种新颖的嵌入算法，步行时间，基于从根本上不同的时间处理，允许局部考虑连续发生的现象;虽然其他人认为全球时间步骤是动态环境的一流公民，但我们将由时间和拓扑本地交互组成的流量作为我们的基元，而无需任何离散化或对准时间相关的属性是必要的。关键词：动态网络，表示学习，动态图嵌入，时间偏见路径，时间拓扑流量，时间随机散步，时间网络，真实归因的知识图形，流媒体图形，在线网络，异步图形，异步网络，图形算法，深度学习，网络分析，Datamining，网络科学

许多复杂网络的结构包括其拓扑顶部的边缘方向性和权重。可以无缝考虑这些属性组合的网络分析是可取的。在本文中，我们研究了两个重要的这样的网络分析技术，即中心和聚类。采用信息流基于集群的模型，该模型本身就是在计算中心的信息定理措施时构建。我们的主要捐款包括马尔可夫熵中心的广义模型，灵活地调整节点度，边缘权重和方向的重要性，具有闭合形式的渐近分析。它导致一种新颖的两级图形聚类算法。中心分析有助于推理我们对给定图形的方法的适用性，并确定探索当地社区结构的“查询”节点，从而导致群集聚类机制。熵中心计算由我们的聚类算法摊销，使其计算得高效：与使用马尔可夫熵中心为聚类的先前方法相比，我们的实验表明了多个速度的速度。我们的聚类算法自然地继承了适应边缘方向性的灵活性，以及​​边缘权重和节点度之间的不同解释和相互作用。总的来说，本文不仅具有显着的理论和概念贡献，还转化为实际相关性的文物，产生新的，有效和可扩展的中心计算和图形聚类算法，其有效通过广泛的基准测试进行了验证。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

能够捕获与特征向量的时间序列的特征是具有多种应用的非常重要的任务，例如分类，聚类或预测。通常，该特征是从线性和非线性时间序列测量获得的特征，其可能存在若干数据相关的缺点。在这项工作中，我们将NetF介绍作为替代特征，包括时间序列的不同复杂网络映射的几种代表性拓扑测量。我们的方法不需要数据预处理，并且无论任何数据特征如何，都适用。探索我们的新颖特征向量，我们能够将映射的网络功能连接到多样化的时间序列模型中固有的属性，显示NetF可以有用的时间数据。此外，我们还展示了我们在聚类合成和基准时间序列组中的方法的适用性，比较其具有更多传统功能的性能，展示了Netf如何实现高精度集群。我们的结果非常有前途，具有来自不同映射方法的网络特征，捕获时间序列的不同属性，将不同且丰富的功能设置为文献。

局部内在维度（LID）的概念是数据维度分析的重要进步，并在数据挖掘，机器学习和相似性搜索问题中应用了。现有的基于距离的盖估计器设计用于包含欧几里得空间中向量的数据点的表格数据集。在讨论了考虑图嵌入和图形距离的图形结构数据的局限性之后，我们提出了NC-lid，这是一种与盖子相关的新型措施，用于量化最短路径距离相对于自然群落的固有区域的歧视能力。它显示了如何使用该度量来设计嵌入算法的图形图，并通过根据NC-LID值调整了Node2VEC的两个LID弹性变体。我们对NC-LID对大量实际图表的经验分析表明，该措施能够指向Node2VEC嵌入中具有高链路重建错误的节点，而不是节点中心度指标。实验评估还表明，通过在生成的嵌入中更好地保​​留图形结构，提出的盖 - 弹性节点2VEC扩展可以改善节点2VEC。

图形嵌入是图形节点到一组向量的转换。良好的嵌入应捕获图形拓扑，节点与节点的关系以及有关图，其子图和节点的其他相关信息。如果实现了这些目标，则嵌入是网络中有意义的，可理解的，可理解的压缩表示形式，可用于其他机器学习工具，例如节点分类，社区检测或链接预测。主要的挑战是，需要确保嵌入很好地描述图形的属性。结果，选择最佳嵌入是一项具有挑战性的任务，并且通常需要领域专家。在本文中，我们在现实世界网络和人为生成的网络上进行了一系列广泛的实验，并使用选定的图嵌入算法进行了一系列的实验。根据这些实验，我们制定了两个一般结论。首先，如果需要在运行实验之前选择一种嵌入算法，则Node2Vec是最佳选择，因为它在我们的测试中表现最好。话虽如此，在所有测试中都没有单一的赢家，此外，大多数嵌入算法都具有应该调整并随机分配的超参数。因此，如果可能的话，我们对从业者的主要建议是生成几个问题的嵌入，然后使用一个通用框架，该框架为无监督的图形嵌入比较提供了工具。该框架（最近在文献中引入并在GitHub存储库中很容易获得）将分歧分数分配给嵌入，以帮助区分好的分数和不良的分数。

大多数人类活动都需要在正式或非正式团队内部和跨部队进行合作。我们对团队所花费的合作努力与他们的表现有何关系的理解仍然是一个辩论问题。团队合作导致了一个高度相互联系的生态系统，这些生态系统可能是重叠的组件，其中与团队成员和其他团队进行互动执行任务。为了解决这个问题，我们提出了一个图形神经网络模型，旨在预测团队的性能，同时确定确定这种结果的驱动程序。特别是，该模型基于三个架构渠道：拓扑，中心性和上下文，它们捕获了不同因素可能塑造了团队的成功。我们赋予该模型具有两种注意机制，以提高模型性能并允许解释性。第一种机制允许查明团队内部的关键成员。第二种机制使我们能够量化三个驱动程序在确定结果绩效方面的贡献。我们在广泛的域上测试模型性能，其表现优于所考虑的大多数经典和神经基准。此外，我们包括专门设计的合成数据集，以验证该模型如何删除我们的模型胜过基线的预期属性。

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

序列在许多真实的情况下出现；因此，识别符号生成背后的机制对于理解许多复杂系统至关重要。本文分析了在网络拓扑上行走的代理产生的序列。鉴于在许多实际情况下，生成序列的基础过程是隐藏的，我们研究了通过共发生方法重建网络是否对恢复网络拓扑和代理动力学生成序列很有用。我们发现，重建网络的表征提供了有关用于创建序列的过程和拓扑的有价值的信息。在考虑16种网络拓扑和代理动力学组合的机器学习方法中，我们获得了87％的精度，序列生成的序列少于访问量的少于40％。事实证明，较大的序列可以生成改进的机器学习模型。我们的发现表明，可以扩展所提出的方法以对序列进行分类并了解序列产生背后的机制。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

复杂网络分析的最新进展为不同领域的应用开辟了广泛的可能性。网络分析的功能取决于节点特征。基于拓扑的节点特征是对局部和全局空间关系和节点连接结构的实现。因此，收集有关节点特征的正确信息和相邻节点的连接结构在复杂网络分析中在节点分类和链接预测中起着最突出的作用。目前的工作介绍了一种新的特征抽象方法，即基于嵌入匿名随机步行向量上的匿名随机步行，即过渡概率矩阵（TPM）。节点特征向量由从预定义半径中的一组步行中获得的过渡概率组成。过渡概率与局部连接结构直接相关，因此正确嵌入到特征向量上。在节点识别/分类中测试了建议的嵌入方法的成功，并在三个常用的现实世界网络上进行了链接预测。在现实世界网络中，具有相似连接结构的节点很常见。因此，从类似网络中获取新网络预测的信息是一种显着特征，它使所提出的算法在跨网络概括任务方面优于最先进的算法。

情绪预测在心理健康和情绪感知计算中起着至关重要的作用。情绪的复杂性质是由于其对一个人的生理健康，精神状态和周围环境的依赖而产生的，这使其预测一项艰巨的任务。在这项工作中，我们利用移动传感数据来预测幸福和压力。除了一个人的生理特征外，我们还通过天气和社交网络纳入了环境的影响。为此，我们利用电话数据来构建社交网络并开发机器学习体系结构，该架构从图形网络的多个用户中汇总信息，并将其与数据的时间动态集成在一起，以预测所有用户的情感。社交网络的构建不会在用户的EMA或数据收集方面产生额外的成本，也不会引起隐私问题。我们提出了一种自动化用户社交网络影响预测的架构，能够处理现实生活中社交网络的动态分布，从而使其可扩展到大规模网络。我们广泛的评估突出了社交网络集成提供的改进。我们进一步研究了图形拓扑对模型性能的影响。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

This paper proposes a graph-based approach to representing spatio-temporal trajectory data that allows an effective visualization and characterization of city-wide traffic dynamics. With the advance of sensor, mobile, and Internet of Things (IoT) technologies, vehicle and passenger trajectories are being increasingly collected on a massive scale and are becoming a critical source of insight into traffic pattern and traveller behaviour. To leverage such trajectory data to better understand traffic dynamics in a large-scale urban network, this study develops a trajectory-based network traffic analysis method that converts individual trajectory data into a sequence of graphs that evolve over time (known as dynamic graphs or time-evolving graphs) and analyses network-wide traffic patterns in terms of a compact and informative graph-representation of aggregated traffic flows. First, we partition the entire network into a set of cells based on the spatial distribution of data points in individual trajectories, where the cells represent spatial regions between which aggregated traffic flows can be measured. Next, dynamic flows of moving objects are represented as a time-evolving graph, where regions are graph vertices and flows between them are treated as weighted directed edges. Given a fixed set of vertices, edges can be inserted or removed at every time step depending on the presence of traffic flows between two regions at a given time window. Once a dynamic graph is built, we apply graph mining algorithms to detect change-points in time, which represent time points where the graph exhibits significant changes in its overall structure and, thus, correspond to change-points in city-wide mobility pattern throughout the day (e.g., global transition points between peak and off-peak periods).