課題申報書范例文本形式一、封面內(nèi)容

項目名稱：基于多源數(shù)據(jù)融合的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理及預(yù)測方法研究

申請人姓名及聯(lián)系方式：張明，zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所

申報日期：2023年10月26日

項目類別：應(yīng)用基礎(chǔ)研究

二．項目摘要

本課題旨在深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律，并構(gòu)建高效的預(yù)測模型，以應(yīng)對現(xiàn)實世界中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動態(tài)演化問題。當(dāng)前，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在社交網(wǎng)絡(luò)、交通系統(tǒng)、生物網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵角色，其演化機(jī)制的理解和預(yù)測對于優(yōu)化系統(tǒng)性能、防范風(fēng)險具有重要意義。然而，現(xiàn)有研究多聚焦于單一數(shù)據(jù)源或靜態(tài)分析，難以全面刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程。本項目擬整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，利用圖論、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型。具體而言，我們將首先基于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，分析節(jié)點與邊演化的關(guān)鍵影響因素，揭示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的內(nèi)在規(guī)律；其次，采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的方法，構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)未來狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測；再次，通過實驗驗證不同數(shù)據(jù)源融合策略對預(yù)測精度的影響，并優(yōu)化模型參數(shù)以提升泛化能力。預(yù)期成果包括一套完整的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化分析框架、多個具有實際應(yīng)用價值的預(yù)測模型，以及相關(guān)理論方法的創(chuàng)新。本研究的突破將為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)管理、智能決策支持等領(lǐng)域提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐，推動相關(guān)學(xué)科的理論發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步。

三.項目背景與研究意義

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為描述現(xiàn)實世界系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為的有效數(shù)學(xué)模型，其研究已滲透到社會學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)日益龐大和復(fù)雜，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動態(tài)演化以及功能特性的時序變化對人類社會和經(jīng)濟(jì)活動產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。理解并預(yù)測這些網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律，對于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、保障網(wǎng)絡(luò)安全、促進(jìn)社會和諧具有至關(guān)重要的意義。

當(dāng)前，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域已取得顯著進(jìn)展，特別是在靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析方面。研究者們通過圖論、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)等傳統(tǒng)方法，深入探索了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮匦?、社區(qū)結(jié)構(gòu)、中心節(jié)點識別等問題，為理解網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和功能奠定了堅實基礎(chǔ)。然而，現(xiàn)實世界中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)并非靜止不變，而是處于持續(xù)動態(tài)演化之中。節(jié)點和邊的增減、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重組、網(wǎng)絡(luò)功能的演變等動態(tài)過程對網(wǎng)絡(luò)的宏觀行為和微觀狀態(tài)產(chǎn)生著決定性影響。盡管近年來已有部分研究開始關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化問題，但現(xiàn)有研究仍存在諸多不足。

首先，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合利用不足?，F(xiàn)實世界中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)往往伴隨著多種類型的數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)、發(fā)布數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)等；交通網(wǎng)絡(luò)中的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、路況信息數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)分別從不同維度反映了網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)、動態(tài)行為和節(jié)點屬性，蘊含著豐富的網(wǎng)絡(luò)演化信息。然而，現(xiàn)有研究大多只關(guān)注單一類型的數(shù)據(jù)，或僅將結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與單一的時序數(shù)據(jù)相結(jié)合，未能充分挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)信息，導(dǎo)致對網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律的理解不夠全面和深入。

其次，網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型的構(gòu)建尚不完善。網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程是一個復(fù)雜的非線性過程，受到多種因素的綜合影響?，F(xiàn)有研究多采用隨機(jī)過程模型或確定性模型來描述網(wǎng)絡(luò)的演化過程，但這些模型往往過于簡化，難以準(zhǔn)確刻畫現(xiàn)實世界中網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜演化行為。此外，現(xiàn)有模型多基于單一類型的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合和分析，導(dǎo)致模型的預(yù)測精度和泛化能力受限。

再次，網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法的研究相對滯后。網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的重要方向，其目的是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特性。然而，現(xiàn)有研究在預(yù)測方法方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如如何有效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、如何構(gòu)建高精度預(yù)測模型、如何提高模型的魯棒性和可解釋性等。這些問題制約了網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測技術(shù)的實際應(yīng)用，難以滿足社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的迫切需求。

因此，深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)理并構(gòu)建高效的預(yù)測方法具有重要的理論意義和現(xiàn)實價值。本課題擬整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)未來狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測。通過本項目的研究，有望推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理、控制和應(yīng)用提供新的理論和方法，并促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的交叉融合和技術(shù)創(chuàng)新。

本課題的研究具有以下重要意義：

1.學(xué)術(shù)價值：本項目將深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化規(guī)律，揭示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的內(nèi)在機(jī)制，推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展。通過整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，本項目將探索新的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建方法，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究提供新的理論視角和分析工具。此外，本項目還將研究網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理和控制提供理論依據(jù)和技術(shù)支持。

2.經(jīng)濟(jì)價值：本項目的研究成果可應(yīng)用于多個經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、金融風(fēng)險預(yù)測等。通過本項目的研究，可以為企業(yè)提供更精準(zhǔn)的市場預(yù)測和決策支持，提高企業(yè)的競爭力和效益。此外，本項目的研究成果還可應(yīng)用于政府決策支持系統(tǒng)，為政府提供更科學(xué)的政策制定依據(jù)，促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

3.社會價值：本項目的研究成果可應(yīng)用于社會管理領(lǐng)域，如社會輿情分析、公共安全預(yù)警、城市交通規(guī)劃等。通過本項目的研究，可以幫助政府和社會更好地理解社會系統(tǒng)的動態(tài)演化規(guī)律，提高社會管理效率，促進(jìn)社會和諧穩(wěn)定。此外，本項目的研究成果還可應(yīng)用于公共衛(wèi)生領(lǐng)域，如傳染病傳播預(yù)測、疫情風(fēng)險評估等，為公共衛(wèi)生事業(yè)提供技術(shù)支持，保障人民群眾的生命健康。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究自20世紀(jì)90年代末興起以來，經(jīng)歷了快速發(fā)展，已成為一門跨學(xué)科的前沿領(lǐng)域。在過去的二十多年里，國內(nèi)外學(xué)者在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析、生成模型、演化機(jī)制、社區(qū)結(jié)構(gòu)識別、網(wǎng)絡(luò)魯棒性與脆弱性等方面取得了豐碩的成果，為理解現(xiàn)實世界復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為提供了重要的理論框架和分析工具。

在國內(nèi)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究起步相對較晚，但發(fā)展迅速。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)投入大量資源，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究方面取得了顯著進(jìn)展。例如，國內(nèi)學(xué)者在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度性、小世界性、社區(qū)結(jié)構(gòu)識別等方面進(jìn)行了深入研究，提出了一系列新的算法和方法，并在社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域取得了應(yīng)用成果。近年來，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，國內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化問題，并取得了一系列創(chuàng)新性成果。例如，一些研究利用時序網(wǎng)絡(luò)分析方法，研究了社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等的演化規(guī)律，并構(gòu)建了相應(yīng)的演化模型。此外，國內(nèi)學(xué)者還在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的智能化分析方面進(jìn)行了積極探索，將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的分析和預(yù)測，取得了良好的效果。

在國外，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究起步較早，發(fā)展較為成熟。美國、歐洲、澳大利亞等國家和地區(qū)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域擁有眾多頂尖的研究團(tuán)隊和學(xué)者，他們在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和應(yīng)用研究方面取得了豐碩的成果。例如，美國學(xué)者Watts和Strogatz提出了著名的WS小世界模型，Barabási和Albert提出了BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型，這兩個模型開創(chuàng)了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的先河。國外學(xué)者還在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社區(qū)結(jié)構(gòu)識別、網(wǎng)絡(luò)魯棒性與脆弱性、網(wǎng)絡(luò)動態(tài)演化等方面進(jìn)行了深入研究，提出了一系列新的算法和方法，并在社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。近年來，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，國外學(xué)者開始更加關(guān)注復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化問題，并利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建了更加精確和高效的網(wǎng)絡(luò)演化模型。例如，一些研究利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的方法，研究了社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等的演化規(guī)律，并構(gòu)建了相應(yīng)的演化模型。

盡管國內(nèi)外在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些尚未解決的問題和研究的空白。

首先，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合利用仍處于初級階段?，F(xiàn)實世界中的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)往往伴隨著多種類型的數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)、發(fā)布數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)等；交通網(wǎng)絡(luò)中的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、路況信息數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)分別從不同維度反映了網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)、動態(tài)行為和節(jié)點屬性，蘊含著豐富的網(wǎng)絡(luò)演化信息。然而，現(xiàn)有研究大多只關(guān)注單一類型的數(shù)據(jù)，或僅將結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與單一的時序數(shù)據(jù)相結(jié)合，未能充分挖掘多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)信息，導(dǎo)致對網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律的理解不夠全面和深入。如何有效地融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)演化分析框架，是當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

其次，網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型的構(gòu)建尚不完善。網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程是一個復(fù)雜的非線性過程，受到多種因素的綜合影響?，F(xiàn)有研究多采用隨機(jī)過程模型或確定性模型來描述網(wǎng)絡(luò)的演化過程，但這些模型往往過于簡化，難以準(zhǔn)確刻畫現(xiàn)實世界中網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜演化行為。此外，現(xiàn)有模型多基于單一類型的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效融合和分析，導(dǎo)致模型的預(yù)測精度和泛化能力受限。如何構(gòu)建更加精確和高效的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，是當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

再次，網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法的研究相對滯后。網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域的重要方向，其目的是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特性。然而，現(xiàn)有研究在預(yù)測方法方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如如何有效處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)、如何構(gòu)建高精度預(yù)測模型、如何提高模型的魯棒性和可解釋性等。這些問題制約了網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測技術(shù)的實際應(yīng)用，難以滿足社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的迫切需求。如何發(fā)展高效的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法，是當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究面臨的重要挑戰(zhàn)。

最后，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的理論深度和應(yīng)用廣度仍需進(jìn)一步提升。盡管復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究取得了顯著進(jìn)展，但其理論深度和應(yīng)用廣度仍需進(jìn)一步提升。在理論方面，需要進(jìn)一步探索復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)制和動力學(xué)規(guī)律，構(gòu)建更加完善和普適的網(wǎng)絡(luò)演化理論體系。在應(yīng)用方面，需要進(jìn)一步拓展復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的應(yīng)用領(lǐng)域，將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的理論和方法應(yīng)用于更多現(xiàn)實世界的問題，為社會發(fā)展提供更加有效的解決方案。

綜上所述，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理及預(yù)測方法研究是一個具有重要理論意義和現(xiàn)實價值的研究方向。本課題將針對當(dāng)前復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究面臨的挑戰(zhàn)，深入整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，發(fā)展高效的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法，推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的管理、控制和應(yīng)用提供新的理論和方法，并促進(jìn)相關(guān)學(xué)科的交叉融合和技術(shù)創(chuàng)新。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

本項目旨在深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)理，并構(gòu)建高效的預(yù)測方法，以應(yīng)對現(xiàn)實世界中大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的動態(tài)演化問題。通過對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合分析，揭示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的內(nèi)在規(guī)律，并基于此開發(fā)精確的預(yù)測模型，為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的管理和優(yōu)化提供理論支撐和技術(shù)保障。具體研究目標(biāo)與內(nèi)容如下：

1.研究目標(biāo)

1.1揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合的演化規(guī)律

本項目首先致力于整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)以及節(jié)點屬性數(shù)據(jù)，以全面刻畫復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程。通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析，本項目旨在揭示不同數(shù)據(jù)類型之間相互關(guān)聯(lián)的演化機(jī)制，以及它們對網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)和功能的影響。這包括識別網(wǎng)絡(luò)演化的關(guān)鍵驅(qū)動因素，理解節(jié)點和邊演化的內(nèi)在規(guī)律，以及分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的時空特性。

1.2構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型

在揭示網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律的基礎(chǔ)上，本項目將構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型。該模型將綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性、時序行為和節(jié)點屬性，以更準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的演化過程。本項目將探索不同的模型構(gòu)建方法，包括圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）以及它們之間的結(jié)合，以構(gòu)建高效且精確的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型。

1.3開發(fā)高效的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法

本項目將基于構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，開發(fā)高效的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法。這些方法將能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特性。本項目將重點關(guān)注預(yù)測方法的精度、魯棒性和可解釋性，以確保預(yù)測結(jié)果的可靠性和實用性。

1.4驗證模型與方法的實際應(yīng)用效果

最后，本項目將通過實證研究，驗證所構(gòu)建的模型和方法的實際應(yīng)用效果。這包括在多個真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，評估模型的預(yù)測精度和方法的實用性。通過實證研究，本項目將進(jìn)一步完善模型和方法，并探索其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

2.研究內(nèi)容

2.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法研究

2.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取

針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)的特點，本項目將研究相應(yīng)的預(yù)處理方法，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值檢測等。此外，本項目還將研究如何從這些數(shù)據(jù)中提取有效的特征，以用于后續(xù)的模型構(gòu)建和預(yù)測分析。

2.1.2多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略

本項目將研究不同的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略，以整合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)。這包括特征層融合、決策層融合以及混合層融合等方法。本項目將比較不同融合策略的效果，并選擇最優(yōu)的融合策略用于后續(xù)的模型構(gòu)建。

2.1.3數(shù)據(jù)融合算法優(yōu)化

為了提高數(shù)據(jù)融合的效率和準(zhǔn)確性，本項目將研究如何優(yōu)化數(shù)據(jù)融合算法。這包括改進(jìn)數(shù)據(jù)融合模型的結(jié)構(gòu)、調(diào)整模型參數(shù)以及引入新的優(yōu)化算法等。

2.2網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建

2.2.1基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)演化模型

本項目將研究如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)演化模型。GNN能夠有效地處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)節(jié)點之間的復(fù)雜關(guān)系。本項目將探索不同的GNN模型，包括GCN、GraphSAGE以及它們的變體，以構(gòu)建高效的網(wǎng)絡(luò)演化模型。

2.2.2基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的時間序列模型

本項目將研究如何利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）來構(gòu)建時間序列模型，以捕捉網(wǎng)絡(luò)演化的時序特性。LSTM能夠有效地處理時序數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)時間序列中的長期依賴關(guān)系。本項目將探索不同的LSTM模型，包括單層LSTM、多層LSTM以及雙向LSTM，以構(gòu)建精確的時間序列模型。

2.2.3基于GNN與LSTM混合的網(wǎng)絡(luò)演化模型

為了同時考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為，本項目將研究如何將GNN與LSTM結(jié)合起來，構(gòu)建混合的網(wǎng)絡(luò)演化模型。這種混合模型能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，并提高模型的預(yù)測精度。

2.3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)

2.3.1基于模型預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)演化方法

本項目將基于構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，開發(fā)基于模型預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)演化方法。這些方法將能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特性。本項目將重點關(guān)注預(yù)測方法的精度和魯棒性，以確保預(yù)測結(jié)果的可靠性。

2.3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法

除了基于模型預(yù)測的方法之外，本項目還將研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法。這些方法將利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等，來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的演化趨勢。本項目將探索不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并比較它們的預(yù)測效果。

2.3.3預(yù)測方法的優(yōu)化與改進(jìn)

為了提高預(yù)測方法的精度和實用性，本項目將研究如何優(yōu)化和改進(jìn)預(yù)測方法。這包括改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)、調(diào)整模型參數(shù)、引入新的特征以及結(jié)合不同的預(yù)測方法等。

2.4模型與方法的實證研究

2.4.1真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的選擇

為了驗證模型與方法的實際應(yīng)用效果，本項目將選擇多個真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實驗。這些數(shù)據(jù)集包括社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等，以涵蓋不同的網(wǎng)絡(luò)類型和應(yīng)用場景。

2.4.2實驗設(shè)計與結(jié)果分析

本項目將設(shè)計相應(yīng)的實驗方案，以評估模型與方法的預(yù)測精度和實用性。實驗結(jié)果將進(jìn)行詳細(xì)的分析，以比較不同模型和方法的效果，并識別模型的優(yōu)缺點。

2.4.3應(yīng)用潛力探索

基于實證研究的結(jié)果，本項目將探索模型和方法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。這包括社交網(wǎng)絡(luò)分析、交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、金融風(fēng)險預(yù)測等，以展示模型和方法的實用價值。

2.4.4模型與方法的改進(jìn)

根據(jù)實證研究的結(jié)果，本項目將對模型和方法進(jìn)行進(jìn)一步的改進(jìn)，以提高它們的預(yù)測精度和實用性。這包括改進(jìn)模型的結(jié)構(gòu)、調(diào)整模型參數(shù)、引入新的特征以及結(jié)合不同的預(yù)測方法等。

3.研究假設(shè)

3.1假設(shè)1：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合能夠顯著提高網(wǎng)絡(luò)演化模型的預(yù)測精度。

本項目假設(shè)，通過融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)，可以更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，從而提高網(wǎng)絡(luò)演化模型的預(yù)測精度。這基于多源數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的網(wǎng)絡(luò)信息，有助于揭示網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)在規(guī)律，并構(gòu)建更精確的預(yù)測模型。

3.2假設(shè)2：基于GNN與LSTM混合的網(wǎng)絡(luò)演化模型能夠更有效地捕捉網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和時序演化特性。

本項目假設(shè)，通過將GNN與LSTM結(jié)合起來，可以構(gòu)建更有效的網(wǎng)絡(luò)演化模型，以同時捕捉網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和時序演化特性。這基于GNN能夠有效地處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)節(jié)點之間的復(fù)雜關(guān)系，而LSTM能夠有效地處理時序數(shù)據(jù)，并學(xué)習(xí)時間序列中的長期依賴關(guān)系。

3.3假設(shè)3：基于模型預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)的混合方法能夠提高網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

本項目假設(shè)，通過結(jié)合基于模型預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)的混合方法，可以提高網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。這基于基于模型預(yù)測的方法能夠提供更精確的預(yù)測結(jié)果，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法能夠更好地處理復(fù)雜和不確定的情況。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法

1.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法

1.1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

采用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)處理噪聲和缺失值，利用圖論算法識別和糾正網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的錯誤連接。對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和平滑處理，以消除噪聲和異常值。對節(jié)點屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和編碼，以統(tǒng)一不同類型屬性的數(shù)據(jù)格式。

1.1.2特征提取

從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中提取節(jié)點度分布、聚類系數(shù)、路徑長度等拓?fù)涮卣鳌臅r序行為數(shù)據(jù)中提取節(jié)點的度隨時間的變化率、時序聚集系數(shù)等動態(tài)特征。從節(jié)點屬性數(shù)據(jù)中提取節(jié)點類別、權(quán)限、興趣等屬性特征。

1.1.3多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

采用特征層融合方法，將不同類型數(shù)據(jù)的特征向量拼接成一個綜合特征向量。采用決策層融合方法，將基于不同類型數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果通過投票或加權(quán)平均的方式進(jìn)行整合。采用混合層融合方法，構(gòu)建一個能夠同時處理不同類型數(shù)據(jù)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.2網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建

1.2.1圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）模型

采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）模型捕捉節(jié)點之間的局部結(jié)構(gòu)信息。采用圖自編碼器（GraphAutoencoder）模型學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)嵌入表示。采用圖注意力網(wǎng)絡(luò)（GraphAttentionNetwork）模型學(xué)習(xí)節(jié)點之間不同的注意力權(quán)重，以捕捉節(jié)點之間的不同關(guān)系。

1.2.2長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型

采用單層LSTM模型捕捉網(wǎng)絡(luò)的短期時序依賴關(guān)系。采用多層LSTM模型捕捉網(wǎng)絡(luò)的長期時序依賴關(guān)系。采用雙向LSTM模型捕捉網(wǎng)絡(luò)的過去和未來的時序依賴關(guān)系。

1.2.3GNN與LSTM混合模型

構(gòu)建一個混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將GNN模型學(xué)習(xí)到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入表示作為LSTM模型的輸入，以同時考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為。構(gòu)建一個混合遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將LSTM模型學(xué)習(xí)到的時序特征作為GNN模型的輸入，以同時考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為。

1.3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)

1.3.1基于模型預(yù)測的方法

利用構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和功能特性。采用蒙特卡洛模擬方法，生成多個可能的網(wǎng)絡(luò)演化路徑，并選擇最可能的路徑作為預(yù)測結(jié)果。

1.3.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

利用支持向量機(jī)（SVM）模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來是否會發(fā)生某種結(jié)構(gòu)變化。利用隨機(jī)森林（RF）模型，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和歷史演化信息，預(yù)測網(wǎng)絡(luò)未來節(jié)點的度分布、聚類系數(shù)等拓?fù)涮卣鳌?/p>

1.3.3混合預(yù)測方法

結(jié)合基于模型預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)的混合方法，以提高網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。利用模型預(yù)測方法生成多個候選的預(yù)測結(jié)果，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對這些候選結(jié)果進(jìn)行排序和篩選，選擇最可能的預(yù)測結(jié)果。

1.4數(shù)據(jù)收集與分析方法

1.4.1數(shù)據(jù)收集

從公開的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集收集社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。利用交通部門的數(shù)據(jù)收集交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。利用生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫收集生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

1.4.2數(shù)據(jù)分析

利用網(wǎng)絡(luò)分析工具，如NetworkX、igraph等，分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性和時序行為。利用統(tǒng)計分析方法，如回歸分析、相關(guān)性分析等，分析網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如聚類算法、分類算法等，對網(wǎng)絡(luò)演化進(jìn)行預(yù)測。

2.技術(shù)路線

2.1研究流程

2.1.1階段一：文獻(xiàn)調(diào)研與數(shù)據(jù)收集（1個月）

查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，了解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理及預(yù)測方法研究的最新進(jìn)展。收集社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

2.1.2階段二：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提?。?個月）

對收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值檢測等。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)中提取有效的特征。

2.1.3階段三：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法研究（3個月）

研究不同的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合策略，以整合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)。比較不同融合策略的效果，并選擇最優(yōu)的融合策略。

2.1.4階段四：網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建（4個月）

研究基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）以及它們之間結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型。比較不同模型的效果，并選擇最優(yōu)的模型。

2.1.5階段五：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)（3個月）

開發(fā)基于模型預(yù)測和機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法。比較不同預(yù)測方法的效果，并選擇最優(yōu)的預(yù)測方法。

2.1.6階段六：模型與方法的實證研究（4個月）

在多個真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗，評估模型與方法的預(yù)測精度和實用性。探索模型和方法的實際應(yīng)用潛力。

2.1.7階段七：總結(jié)與論文撰寫（2個月）

總結(jié)研究成果，撰寫學(xué)術(shù)論文和項目報告。

2.2關(guān)鍵步驟

2.2.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合

關(guān)鍵步驟包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。數(shù)據(jù)預(yù)處理是基礎(chǔ)，特征提取是關(guān)鍵，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合是核心。

2.2.2網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建

關(guān)鍵步驟包括選擇合適的GNN模型、LSTM模型以及它們之間的結(jié)合方式。模型的選擇和構(gòu)建是關(guān)鍵，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特點進(jìn)行選擇和調(diào)整。

2.2.3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)

關(guān)鍵步驟包括選擇合適的模型預(yù)測方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以及如何將它們結(jié)合起來。方法的選擇和結(jié)合是關(guān)鍵，需要根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的特點和預(yù)測需求進(jìn)行選擇和調(diào)整。

2.2.4模型與方法的實證研究

關(guān)鍵步驟包括選擇合適的真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，設(shè)計合理的實驗方案，以及分析實驗結(jié)果。數(shù)據(jù)集的選擇、實驗方案的設(shè)計和結(jié)果的分析是關(guān)鍵，需要根據(jù)研究目標(biāo)和實際需求進(jìn)行選擇和調(diào)整。

2.3研究工具

2.3.1編程語言

采用Python編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。

2.3.2網(wǎng)絡(luò)分析工具

采用NetworkX、igraph等網(wǎng)絡(luò)分析工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析和特征提取。

2.3.3機(jī)器學(xué)習(xí)庫

采用scikit-learn、TensorFlow等機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行模型構(gòu)建和預(yù)測分析。

2.3.4數(shù)據(jù)可視化工具

采用Matplotlib、Seaborn等數(shù)據(jù)可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和結(jié)果展示。

七．創(chuàng)新點

本項目針對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理及預(yù)測面臨的挑戰(zhàn)，提出了一系列創(chuàng)新性的研究思路和方法，主要包括以下幾個方面：

1.多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的理論與方法創(chuàng)新

1.1綜合性融合框架的構(gòu)建

現(xiàn)有研究大多關(guān)注單一類型的數(shù)據(jù)或簡單的數(shù)據(jù)組合，缺乏對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)性的深入挖掘。本項目創(chuàng)新性地提出一個綜合性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合框架，該框架不僅考慮了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系，還考慮了不同數(shù)據(jù)類型內(nèi)部的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和動態(tài)特性。通過構(gòu)建這樣一個框架，本項目能夠更全面地刻畫復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，從而揭示更深刻的網(wǎng)絡(luò)演化規(guī)律。

1.2基于圖論和時序分析的融合方法

本項目創(chuàng)新性地將圖論與時序分析方法相結(jié)合，用于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合。具體而言，本項目將利用圖論算法來識別和利用不同數(shù)據(jù)類型之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，利用時序分析方法來捕捉不同數(shù)據(jù)類型之間的動態(tài)演化關(guān)系。這種結(jié)合能夠更有效地融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并揭示網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)在機(jī)制。

1.3動態(tài)融合策略的提出

本項目創(chuàng)新性地提出了動態(tài)融合策略，即根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演化的不同階段，采用不同的數(shù)據(jù)融合方法。這種策略能夠更靈活地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)演化的動態(tài)變化，從而提高數(shù)據(jù)融合的效率和準(zhǔn)確性。

2.網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型的構(gòu)建與創(chuàng)新

2.1混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

現(xiàn)有研究多采用單一的GNN模型或LSTM模型來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，缺乏對這兩種模型的有機(jī)結(jié)合。本項目創(chuàng)新性地構(gòu)建了一個混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型將GNN模型學(xué)習(xí)到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)嵌入表示作為LSTM模型的輸入，以同時考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為。這種混合模型能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，并提高模型的預(yù)測精度。

2.2基于注意力機(jī)制的GNN模型

本項目創(chuàng)新性地將注意力機(jī)制引入GNN模型中，構(gòu)建了一個基于注意力機(jī)制的GNN模型。該模型能夠?qū)W習(xí)節(jié)點之間不同的注意力權(quán)重，以捕捉節(jié)點之間的不同關(guān)系。這種模型能夠更有效地捕捉網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)演化特性，并提高模型的預(yù)測精度。

2.3基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序模型

本項目創(chuàng)新性地將GNN模型與時序分析方法相結(jié)合，構(gòu)建了一個基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序模型。該模型能夠同時處理網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為，并學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)演化的時空特性。這種模型能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，并提高模型的預(yù)測精度。

3.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法的開發(fā)與創(chuàng)新

3.1混合預(yù)測模型的構(gòu)建

現(xiàn)有研究多采用單一的模型預(yù)測方法或機(jī)器學(xué)習(xí)方法來預(yù)測網(wǎng)絡(luò)演化，缺乏對這兩種方法的有機(jī)結(jié)合。本項目創(chuàng)新性地構(gòu)建了一個混合預(yù)測模型，該模型將基于模型預(yù)測方法生成的多個候選的預(yù)測結(jié)果，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對這些候選結(jié)果進(jìn)行排序和篩選，選擇最可能的預(yù)測結(jié)果。這種混合模型能夠更有效地提高網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。

3.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測方法

本項目創(chuàng)新性地將強(qiáng)化學(xué)習(xí)引入網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測中，構(gòu)建了一個基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測方法。該方法能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演化的歷史狀態(tài)和預(yù)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整預(yù)測策略，以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。這種方法能夠更有效地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)演化的復(fù)雜性和不確定性，并提高預(yù)測的實用性。

3.3可解釋性預(yù)測模型的開發(fā)

本項目創(chuàng)新性地開發(fā)了一種可解釋性的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測模型，該模型能夠解釋預(yù)測結(jié)果的依據(jù)和原因。這種模型能夠提高預(yù)測結(jié)果的可信度和實用性，并有助于理解網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)在機(jī)制。

4.應(yīng)用潛力的探索與創(chuàng)新

4.1跨領(lǐng)域應(yīng)用探索

本項目不僅關(guān)注社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)的研究領(lǐng)域，還探索了網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測在金融風(fēng)險預(yù)測、城市規(guī)劃、公共衛(wèi)生等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。這種跨領(lǐng)域的應(yīng)用探索能夠拓展網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的應(yīng)用范圍，并產(chǎn)生更大的社會和經(jīng)濟(jì)效益。

4.2基于預(yù)測結(jié)果的干預(yù)策略

本項目創(chuàng)新性地提出了基于預(yù)測結(jié)果的干預(yù)策略，即根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的結(jié)果，采取相應(yīng)的措施來引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)向期望的方向發(fā)展。這種干預(yù)策略能夠提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的管理效率，并促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的健康發(fā)展。

4.3動態(tài)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

本項目創(chuàng)新性地將網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法相結(jié)合，構(gòu)建了一種動態(tài)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。該方法能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)演化的預(yù)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，以提高網(wǎng)絡(luò)的性能和效率。這種方法能夠更有效地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)演化的動態(tài)變化，并提高網(wǎng)絡(luò)的實用性。

綜上所述，本項目在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)以及應(yīng)用潛力探索等方面均具有顯著的創(chuàng)新性，有望推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理及預(yù)測研究的深入發(fā)展，并為現(xiàn)實世界的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和優(yōu)化提供新的理論和方法。

八．預(yù)期成果

本項目旨在深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)理，并構(gòu)建高效的預(yù)測方法，預(yù)期在理論、方法及應(yīng)用等多個層面取得顯著成果。

1.理論貢獻(xiàn)

1.1揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合的演化規(guī)律

本項目預(yù)期揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多源數(shù)據(jù)融合的演化規(guī)律，為理解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程提供新的理論視角。通過整合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)，本項目預(yù)期發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)演化的關(guān)鍵驅(qū)動因素，理解節(jié)點和邊演化的內(nèi)在規(guī)律，以及分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的時空特性。這些發(fā)現(xiàn)將有助于深化對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制的理論認(rèn)識，并為構(gòu)建更精確的網(wǎng)絡(luò)演化模型提供理論基礎(chǔ)。

1.2構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型

本項目預(yù)期構(gòu)建基于多源數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化研究提供新的理論框架。該模型將綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性、時序行為和節(jié)點屬性，以更準(zhǔn)確地模擬和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的演化過程。本項目預(yù)期揭示不同數(shù)據(jù)類型對網(wǎng)絡(luò)演化的影響機(jī)制，以及它們之間的相互作用關(guān)系。這些成果將有助于推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)理論的發(fā)展，并為構(gòu)建更精確的網(wǎng)絡(luò)演化模型提供理論指導(dǎo)。

1.3發(fā)展新的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測理論

本項目預(yù)期發(fā)展新的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測理論，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測研究提供新的理論依據(jù)。通過開發(fā)高效的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法，本項目預(yù)期揭示網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的關(guān)鍵影響因素，以及它們對預(yù)測結(jié)果的影響機(jī)制。本項目預(yù)期提出新的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測模型，并揭示其理論特性。這些成果將有助于推動復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測理論的發(fā)展，并為構(gòu)建更精確的網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測模型提供理論指導(dǎo)。

2.方法創(chuàng)新

2.1多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法

本項目預(yù)期提出一種綜合性的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法，該方法能夠有效地融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、時序行為數(shù)據(jù)和節(jié)點屬性數(shù)據(jù)，并揭示網(wǎng)絡(luò)演化的內(nèi)在機(jī)制。本項目預(yù)期提出一種基于圖論和時序分析的融合方法，以及一種動態(tài)融合策略。這些方法將能夠更有效地融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并提高網(wǎng)絡(luò)演化分析的準(zhǔn)確性和效率。

2.2網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建方法

本項目預(yù)期提出一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法，該方法能夠有效地結(jié)合GNN模型和LSTM模型，以同時考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)屬性和時序行為。本項目預(yù)期提出一種基于注意力機(jī)制的GNN模型，以及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序模型。這些方法將能夠更全面地刻畫網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化過程，并提高模型的預(yù)測精度。

2.3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法

本項目預(yù)期提出一種混合預(yù)測模型構(gòu)建方法，該方法能夠有效地結(jié)合模型預(yù)測方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以提高網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測的準(zhǔn)確性和魯棒性。本項目預(yù)期提出一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測方法，以及一種可解釋性的預(yù)測模型。這些方法將能夠更有效地應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)演化的復(fù)雜性和不確定性，并提高預(yù)測的實用性。

3.實踐應(yīng)用價值

3.1社交網(wǎng)絡(luò)分析

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)分析，幫助社交網(wǎng)絡(luò)平臺更好地理解用戶的動態(tài)行為和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化，從而優(yōu)化平臺功能，提高用戶體驗。例如，可以預(yù)測社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，幫助平臺進(jìn)行精準(zhǔn)營銷；可以預(yù)測社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播趨勢，幫助平臺進(jìn)行內(nèi)容推薦。

3.2交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，幫助交通管理部門更好地理解交通網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化規(guī)律，從而優(yōu)化交通信號控制，緩解交通擁堵。例如，可以預(yù)測交通網(wǎng)絡(luò)中的擁堵節(jié)點，幫助管理部門進(jìn)行交通疏導(dǎo)；可以預(yù)測交通網(wǎng)絡(luò)中的交通事故風(fēng)險，幫助管理部門進(jìn)行安全預(yù)警。

3.3生物網(wǎng)絡(luò)研究

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于生物網(wǎng)絡(luò)研究，幫助生物學(xué)家更好地理解生物網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化規(guī)律，從而揭示生物系統(tǒng)的功能和機(jī)制。例如，可以預(yù)測生物網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵基因，幫助生物學(xué)家進(jìn)行疾病研究；可以預(yù)測生物網(wǎng)絡(luò)中的藥物靶點，幫助生物學(xué)家進(jìn)行藥物開發(fā)。

3.4金融風(fēng)險預(yù)測

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于金融風(fēng)險預(yù)測，幫助金融機(jī)構(gòu)更好地理解金融市場的動態(tài)演化規(guī)律，從而進(jìn)行風(fēng)險管理和投資決策。例如，可以預(yù)測金融市場中的風(fēng)險節(jié)點，幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險控制；可以預(yù)測金融市場中的價格波動趨勢，幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資決策。

3.5城市規(guī)劃

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于城市規(guī)劃，幫助城市規(guī)劃部門更好地理解城市網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)演化規(guī)律，從而優(yōu)化城市布局，提高城市效率。例如，可以預(yù)測城市網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，幫助規(guī)劃部門進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；可以預(yù)測城市網(wǎng)絡(luò)中的人口流動趨勢，幫助規(guī)劃部門進(jìn)行土地利用規(guī)劃。

3.6公共衛(wèi)生

本項目預(yù)期開發(fā)的模型和方法可以應(yīng)用于公共衛(wèi)生，幫助公共衛(wèi)生部門更好地理解傳染病傳播的動態(tài)演化規(guī)律，從而進(jìn)行疾病預(yù)防和控制。例如，可以預(yù)測傳染病傳播網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，幫助公共衛(wèi)生部門進(jìn)行疫情控制；可以預(yù)測傳染病傳播的趨勢，幫助公共衛(wèi)生部門進(jìn)行資源分配。

綜上所述，本項目預(yù)期在理論、方法及應(yīng)用等多個層面取得顯著成果，為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化研究提供新的理論框架和方法工具，并為現(xiàn)實世界的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和優(yōu)化提供新的理論和方法，具有重要的學(xué)術(shù)價值和社會意義。

九.項目實施計劃

1.項目時間規(guī)劃

1.1階段一：文獻(xiàn)調(diào)研與數(shù)據(jù)收集（1個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)核心文獻(xiàn)調(diào)研，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)特定領(lǐng)域（社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)）的文獻(xiàn)調(diào)研和數(shù)據(jù)收集。

*進(jìn)度安排：第1周完成文獻(xiàn)調(diào)研計劃，第2-4周完成文獻(xiàn)調(diào)研并撰寫綜述，第5周完成數(shù)據(jù)收集。

1.2階段二：數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提?。?個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)預(yù)處理方案，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)不同類型數(shù)據(jù)的預(yù)處理和特征提取。

*進(jìn)度安排：第1周完成數(shù)據(jù)預(yù)處理方案設(shè)計，第2-6周完成數(shù)據(jù)預(yù)處理，第7-8周完成特征提取。

1.3階段三：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合方法研究（3個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)制定數(shù)據(jù)融合策略，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)不同融合方法的實驗和驗證。

*進(jìn)度安排：第1周完成數(shù)據(jù)融合策略設(shè)計，第2-4周完成特征層融合實驗，第5-8周完成決策層融合實驗，第9-12周完成混合層融合實驗并選擇最優(yōu)策略。

1.4階段四：網(wǎng)絡(luò)演化動力學(xué)模型構(gòu)建（4個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)制定模型構(gòu)建方案，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)GNN模型、LSTM模型和混合模型的構(gòu)建和實驗。

*進(jìn)度安排：第1周完成模型構(gòu)建方案設(shè)計，第2-4周完成GNN模型構(gòu)建，第5-8周完成LSTM模型構(gòu)建，第9-12周完成混合模型構(gòu)建并優(yōu)化。

1.5階段五：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測方法開發(fā)（3個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)制定預(yù)測方法開發(fā)方案，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)模型預(yù)測方法和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測方法的開發(fā)。

*進(jìn)度安排：第1周完成預(yù)測方法開發(fā)方案設(shè)計，第2-4周完成模型預(yù)測方法開發(fā)，第5-8周完成機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測方法開發(fā)，第9-12周完成混合預(yù)測方法開發(fā)并優(yōu)化。

1.6階段六：模型與方法的實證研究（4個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)制定實證研究方案，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)不同數(shù)據(jù)集的實驗和結(jié)果分析。

*進(jìn)度安排：第1周完成實證研究方案設(shè)計，第2-4周完成社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集實驗，第5-8周完成交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集實驗，第9-12周完成生物網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集實驗并分析結(jié)果。

1.7階段七：總結(jié)與論文撰寫（2個月）

*任務(wù)分配：申請人負(fù)責(zé)總結(jié)研究成果，團(tuán)隊成員分別負(fù)責(zé)撰寫學(xué)術(shù)論文和項目報告。

*進(jìn)度安排：第1-2周完成研究成果總結(jié)，第3-4周完成學(xué)術(shù)論文撰寫，第5-6周完成項目報告撰寫。

2.風(fēng)險管理策略

2.1數(shù)據(jù)獲取風(fēng)險

*風(fēng)險描述：部分真實世界網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)可能難以獲取或存在數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

*應(yīng)對措施：與相關(guān)機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，確保數(shù)據(jù)獲取渠道暢通；采用數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理技術(shù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.2模型構(gòu)建風(fēng)險

*風(fēng)險描述：模型構(gòu)建可能遇到技術(shù)難題，如模型收斂性差、預(yù)測精度不高等。

*應(yīng)對措施：采用多種模型構(gòu)建方法，并進(jìn)行對比實驗；優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型性能；尋求領(lǐng)域?qū)＜业募夹g(shù)支持。

2.3項目進(jìn)度風(fēng)險

*風(fēng)險描述：項目進(jìn)度可能因各種原因（如人員變動、技術(shù)難題等）而延遲。

*應(yīng)對措施：制定詳細(xì)的項目計劃，并定期進(jìn)行進(jìn)度評估；建立有效的溝通機(jī)制，及時解決項目實施過程中的問題；預(yù)留一定的緩沖時間，以應(yīng)對突發(fā)情況。

2.4研究成果風(fēng)險

*風(fēng)險描述：研究成果可能存在創(chuàng)新性不足或?qū)嵱眯圆桓叩葐栴}。

*應(yīng)對措施：加強(qiáng)與領(lǐng)域內(nèi)其他研究團(tuán)隊的交流與合作，提高研究成果的創(chuàng)新性；關(guān)注實際應(yīng)用需求，提高研究成果的實用性；進(jìn)行充分的實驗驗證，確保研究成果的可靠性。

2.5團(tuán)隊合作風(fēng)險

*風(fēng)險描述：團(tuán)隊成員之間可能存在溝通不暢、協(xié)作不力等問題。

*應(yīng)對措施：建立有效的團(tuán)隊溝通機(jī)制，定期召開團(tuán)隊會議，及時解決問題；明確團(tuán)隊成員的職責(zé)分工，確保團(tuán)隊成員之間的協(xié)作順暢；建立團(tuán)隊激勵機(jī)制，提高團(tuán)隊成員的積極性和創(chuàng)造性。

綜上所述，本項目將制定詳細(xì)的項目實施計劃和風(fēng)險管理策略，確保項目順利推進(jìn)并取得預(yù)期成果。

十.項目團(tuán)隊

1.項目團(tuán)隊成員的專業(yè)背景與研究經(jīng)驗

1.1申請人：張明

*專業(yè)背景：張明博士畢業(yè)于中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所，獲得計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，研究方向為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘。

*研究經(jīng)驗：在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域具有10年以上的研究經(jīng)驗，曾主持國家自然科學(xué)基金項目2項，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文30余篇，其中SCI論文20余篇，曾獲得國家自然科學(xué)二等獎1項。在多源數(shù)據(jù)融合、網(wǎng)絡(luò)演化分析、預(yù)測模型構(gòu)建等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。

1.2團(tuán)隊成員一：李華

*專業(yè)背景：李華博士畢業(yè)于清華大學(xué)計算機(jī)系，獲得博士學(xué)位，研究方向為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。

*研究經(jīng)驗：在機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有8年以上的研究經(jīng)驗，曾參與多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中IEEETransactions論文10余篇。在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時序數(shù)據(jù)分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。

1.3團(tuán)隊成員二：王強(qiáng)

*專業(yè)背景：王強(qiáng)博士畢業(yè)于北京大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲得運籌學(xué)與控制論博士學(xué)位，研究方向為網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與優(yōu)化理論。

*研究經(jīng)驗：在網(wǎng)絡(luò)科學(xué)領(lǐng)域具有7年以上的研究經(jīng)驗，曾主持國家自然科學(xué)基金青年項目1項，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文15余篇，其中Nature子刊論文3篇。在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析、演化模型構(gòu)建、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。

1.4團(tuán)隊成員三：趙敏

*專業(yè)背景：趙敏博士畢業(yè)于浙江大學(xué)計算機(jī)系，獲得數(shù)據(jù)科學(xué)碩士學(xué)位，研究方向為社交網(wǎng)絡(luò)分析。

*研究經(jīng)驗：在社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域具有5年以上的研究經(jīng)驗，曾參與多項省部級科研項目，發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，其中SSCI論文5篇。在社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集、用戶行為分析、網(wǎng)絡(luò)演化預(yù)測等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。

1.5團(tuán)隊成員四：劉偉

*專業(yè)背景：劉偉博士畢業(yè)于上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院，獲得通信與信息系統(tǒng)博士學(xué)位，研究方向為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與通信系統(tǒng)。

*研究經(jīng)驗：在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與通信系統(tǒng)領(lǐng)域具有6年以上的研究經(jīng)驗，曾參與多項國家級科研項目，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，其中IEEE匯刊論文10余篇。在多源數(shù)據(jù)融合、網(wǎng)絡(luò)演化分析、預(yù)測模型構(gòu)建等方面具有豐富的研究經(jīng)驗。

2.團(tuán)隊成員的角色分配與合作模式

2.1申請人：張明

*角色分配：作為項目負(fù)責(zé)人，負(fù)責(zé)項目的整體規(guī)劃、資源協(xié)調(diào)和進(jìn)度管理。負(fù)責(zé)核心理論框架的構(gòu)建和關(guān)鍵技術(shù)難題的攻關(guān)。指導(dǎo)團(tuán)隊成員