图书信息

内容简介

对 arXiv cs.SI 分类的年度综述，涵盖 2025 年 9 月至 2026 年 8 月期间发表的研究。本卷基于对 100 篇论文 的细读整理，组织为 32 章，按该领域的研究子方向描绘这一年的全貌。

全书框架（年度产出占比）：

大规模社会与信息网络分析 (87.6%) — 本子方向聚焦分析大规模社会与信息网络，处理结构分析、模式检测，以及数字平台对政治与社会动态的影响等挑战。
用于链路预测与节点分类的图神经网络 (4.6%) — 本子方向发展并应用图神经网络处理链路预测、节点分类与社区检测等基础网络任务，强调可扩展性与性能。
基于大语言模型的社交媒体仿真与智能体建模 (4.2%) — 本子方向利用大语言模型模拟社交媒体交互、虚假信息传播与智能体间的观点形成，探索在线平台上拟人化行为。
复杂与带符号网络中的社区检测 (1.8%) — 本子方向改进面向复杂、带符号与时序网络的社区检测算法，处理重叠社区与现实世界适用性等挑战。
影响力最大化与扩散建模 (0.9%) — 本子方向研究社交网络中的影响力传播与最大化策略，在资源约束下建模集体行为与扩散机制。
观点动力学与时间信念演化 (0.8%) — 本子方向建模网络化群体中观点与信念随时间的演化，纳入时间动力学、有界信心与媒体影响。
网络化博弈动力学与角色分析 (0.1%) — 本子方向考察网络化群体中的演化博弈动力学与角色转变，聚焦声誉、共识与关键结构角色。