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分析時間導向的數據和預測時間序列的未來價值是分析師在許多領域面臨的最重要的問題之一，從金融和經濟到生產運營管理，到政治和社會政策會議的分析，調查人類對環境的影響以及他們對環境做出的決策。因此，在金融、經濟、科學、工程、統計和公共政策等各個領域，有一大批人需要了解時間序列分析和預測的一些基本概念。不幸的是，大多數基本的統計和運營管理書籍很少(如果有的話)關注面向時間的數據，也很少提供預測方面的指導。有一些關于時間序列分析的高級書籍。這些書大多是為正在攻讀博士學位或在該領域做研究的技術專家而寫的。他們往往是非常理論化的，經常關注一些特定的主題或技術。我們寫這本書就是為了填補這兩個極端之間的空白。

“來源：網絡通信與安全紫 金山實驗室”。

互聯網技術已經提供種類繁多的應用服務如電子商務、視頻會議、 語音通話等，取得了極大的成功。但現有“盡力而為”互聯網不能很 好滿足工業、農業和服務業中新興系統如智能制造系統、無人運載系 統、超遠程控制系統、智能決策系統、遠程醫療系統、智慧農業系統、 視頻競技系統等的超低時延、超低抖動、超高可靠的確定性通信要求。

確定性網絡用于提供實時數據傳輸，保證確定的通信服務質量如 超低上界的時延、抖動、丟包率，上下界可控的帶寬，以及超高下界 的可靠性。確定性網絡能夠滿足三大產業中新興系統的高質量通信需 求。本白皮書介紹確定性網絡技術特征和需求，闡述確定性網絡包括 時間敏感網絡（TSN）、靈活以太網（FlexE）、確定網（DetNet）、確 定性 IP（DIP）網絡、確定性 WiFi（DetWiFi）、第五代移動通信確定 性網絡（5GDN）的技術現狀、發展趨勢和標準，介紹確定性網絡應 用場景和案例，并給出確定性網絡和產業融合發展的建議。

本白皮書旨在吸引更多研究、工程和產業人員參與確定性網絡的 理論研究、技術攻關和應用落地；通過確定性網絡技術實現未來網絡 變革，抓住“確定性網絡+”的技術和經濟發展機遇，推動各行業朝 著信息化、數字化、網絡化和智能化的方向升級。

社區揭示了不同于網絡中其他社區成員的特征和聯系。社區檢測在網絡分析中具有重要意義。除了經典的譜聚類和統計推理方法，我們注意到近年來用于社區檢測的深度學習技術在處理高維網絡數據方面的優勢有了顯著的發展。因此，通過深度學習對社區檢測的最新進展進行全面概述，對學者和從業者都是及時的。本文設計并提出了一種新的分類方法，包括基于深度神經網絡的深度學習模型、深度非負矩陣分解和深度稀疏濾波。主要的類別，即深度神經網絡，進一步分為卷積網絡，圖注意力網絡，生成對抗網絡和自動編碼器。綜述還總結了流行的基準數據集、模型評估指標和開源實現，以解決實驗設置。然后討論了社區檢測在各個領域的實際應用，并提出了實現方案。最后，通過提出這一快速發展的深度學習領域中具有挑戰性的課題，我們概述了未來的發展方向。

//www.zhuanzhi.ai/paper/eb70a346cb2540dab57be737828445c6

引言

早在20世紀20年代，社會學和社會人類學就對社區進行了研究。然而，直到21世紀之后，研究人員才開始利用強大的數學工具和大規模數據操作來檢測社區，以解決具有挑戰性的問題[2]。自2002年[3]以來，Girvan和Newman將圖劃分問題引起了更廣泛的關注。在過去的10年里，計算機科學研究者廣泛研究了基于網絡拓撲結構[5]-[8]和實體語義信息[9]-[11]、靜態網絡[12]-[14]、小型網絡和大型網絡[15]-[17]的社區檢測問題[4]。越來越多的基于圖的方法被開發出來用于檢測具有復雜數據結構[18]，[19]環境中的社區。通過社區檢測，可以詳細分析網絡中社區的動態和影響，如謠言傳播、病毒爆發、腫瘤進化等。

社區的存在推動了社區檢測研究的發展，是一個越來越具有現實意義的研究領域。俗話說，物以類聚，人以群分。根據六度分離理論，世界上任何一個人都可以通過六個熟人認識其他人[21]。事實上，我們的世界是一個由一系列社區組成的巨大網絡。例如，通過檢測社交網絡[22]-[24]中的社區，如圖1所示，平臺贊助商可以向目標用戶推廣他們的產品。在引文網絡[25]中，社區檢測決定了研究主題的重要性、關聯性、演化和識別研究趨勢。在代謝網絡[26]、[27]和蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)網絡[28]中，社區檢測揭示了具有相似生物學功能的代謝和蛋白質。同樣，腦網絡[19]、[29]中的社區檢測反映了腦區域的功能和解剖分離。

許多傳統的技術，如譜聚類[30]，[31]和統計推理[32]-[35]，被用于小型網絡和簡單的場景。然而，由于它們的計算和空間成本巨大，它們無法擴展到大型網絡或具有高維特征的網絡。現實網絡中非線性結構信息豐富，使得傳統模型在實際應用中不太適用。因此，需要更強大的具有良好計算性能的技術。目前，深度學習提供了最靈活的解決方案，因為深度學習模型: (1) 學習非線性網絡屬性，如節點之間的關系，(2) 提供一個低維的網絡表示，保持復雜的網絡結構，(3) 提高了從各種信息中檢測社區的性能。因此，深度學習用于社區檢測是一種新的趨勢，需要及時全面的調查。

據我們所知，本文是第一次全面調研深度學習在社區檢測方面的貢獻。以往的研究主要集中在傳統的社區檢測上，回顧了其在發現網絡固有模式和功能[36]、[37]方面的重要影響。這篇論文綜述了一些具體的技術，但不限于: 基于隨機塊模型(sms)的部分檢測[38]，標簽傳播算法(LPAs)[39]，[40]，以及單目標和多目標優化的進化計算[13]，[14]。在網絡類型方面，研究人員綜述了動態網絡[12]、有向網絡[41]和多層網絡[5]中的社區檢測方法。此外，[6]，[7]還回顧了一系列關于不相交和重疊的社區缺陷的概述。圍繞應用場景，以往的論文綜述了社交網絡[9]、[42]中的社區檢測技術。

本文旨在幫助研究人員和從業者從以下幾個方面了解社區檢測領域的過去、現在和未來趨勢:

• 系統性分類和綜合評價。我們為此項綜述提出了一個新的系統分類(見圖3)。對于每個類別，我們回顧、總結和比較代表性的工作。我們還簡要介紹了現實世界中的社區檢測應用。這些場景為未來的社區檢測研究和實踐提供了見解。

• 豐富的資源和高影響力的參考資料。該綜述不僅是文獻綜述，而且是基準數據集、評估指標、開源實現和實際應用的資源集合。我們在最新的高影響力國際會議和高質量同行評審期刊上廣泛調查社區檢測出版物，涵蓋人工智能、機器學習、數據挖掘和數據發現等領域。

• 未來的發展方向。由于深度學習是一個新的研究趨勢，我們討論了當前的局限性，關鍵的挑戰和開放的問題，為未來的方向。

社區檢測在網絡分析和數據挖掘中具有重要意義。圖4展示了傳統學習方法和深度學習方法的發展。傳統的方法是在網絡結構上探索社區。這七種方法(圖3左圖)僅以一種簡單的方式捕捉淺連接。傳統方法的檢測結果往往是次優的。我們將在本節簡要回顧它們的代表性方法。深度學習方法(圖3右圖)揭示了深度網絡信息，復雜關系，處理高維數據。

本文提出了一種深度社區檢測的分類方法。分類法將方法歸納為六類: 卷積網絡、圖注意力網絡(GAT)、生成對抗網絡(GAN)、自動編碼器(AE)、深度非負矩陣分解(DNMF)和基于深度稀疏濾波(DSF)的深度社區檢測方法。卷積網絡包括卷積神經網絡(CNN)和圖卷積網絡(GCN)。AE又分為堆疊型AE、稀疏型AE、去噪型AE、圖卷積型AE、圖關注型AE和變分型AE (VAE)。

本書提供了分布式優化、博弈和學習的基本理論。它包括那些直接從事優化工作的人，以及許多其他問題，如時變拓撲、通信延遲、等式或不等式約束，以及隨機投影。本書適用于在動態經濟調度、需求響應管理和智能電網插電式混合動力汽車路由等領域使用分布式優化、博弈和學習理論的研究人員和工程師。

無線技術和計算能力的進步使得理論、模型和工具的發展成為必要，以應對網絡上大規模控制和優化問題帶來的新挑戰。經典的優化方法是在所有問題數據都可用于集中式服務器的前提下工作的。然而，這一前提不適用于由電力系統、傳感器網絡、智能建筑和智能制造等應用驅動的分布式環境中的大型網絡系統。在這樣的環境中，每個節點(agent)根據自己的數據(信息)以及通過底層通信網絡從相鄰的agent接收到的信息進行本地計算，從而分布式地解決大規模控制和優化問題。最終，集中式優化方法必然會走向衰落，從而產生一種新的分布式優化類型，它考慮了多個agent之間的有效協調，即所有agent共同協作，使一個局部目標函數之和的全局函數最小化。

本書研究了近年來分布式優化問題中的幾個標準熱點問題，如無約束優化、有約束優化、分布式博弈和分布式/分散學習等。為了強調分布式優化在這些主題中的作用，我們將重點放在一個簡單的原始(次)梯度方法上，但我們也提供了網絡中其他分布式優化方法的概述。介紹了分布式優化框架在電力系統控制中的應用。這本書自然主要包括三個部分。第一部分討論了分布式優化算法理論，共分為四章:(1)多智能體時滯網絡中的協同分布式優化;(2)時變拓撲多智能體系統的約束一致性;(3)不等式約束和隨機投影下的分布式優化;(4)隨機矩陣有向圖上的加速分布優化。第二部分作為過渡，研究了分布式優化算法理論及其在智能電網動態經濟調度問題中的應用，包括兩章:(5)時變有向圖約束優化的線性收斂性;(6)時變有向圖上經濟調度的隨機梯度推動。第三部分對分布式優化、博弈和學習算法理論進行了分析和綜合，本部分所有算法都是針對智能電網系統內的特定案例場景設計的。本部分共分三章:(7)智能微電網能源交易博弈中的強化學習;(8)不完全信息約束博弈的強化學習;(9)基于擁塞博弈的插電式混合動力汽車路徑選擇強化學習。其中，給出了仿真結果和實際應用實例，以說明前面提出的優化算法、博弈算法和學習算法的有效性和實用性。

隨著表示學習在提供強大的預測和數據洞察方面取得的顯著成功，我們見證了表示學習技術在建模、分析和網絡學習方面的快速擴展。生物醫學網絡是相互作用系統的通用描述，從蛋白質相互作用到疾病網絡，一直到醫療保健系統和科學知識。

在本綜述論文中，我們提出了一項觀察，即長期存在的網絡生物學和醫學原理(在機器學習研究中經常未被提及)可以為表示學習提供概念基礎，解釋其目前的成功和局限，并為未來的發展提供信息。我們整合了一系列算法方法，其核心是利用拓撲特征將網絡嵌入緊湊的向量空間。我們還提供了可能從算法創新中獲益最多的生物醫學領域的分類。

表示學習技術在識別復雜特征背后的因果變異、解開單細胞行為及其對健康的影響、用安全有效的藥物診斷和治療疾病等方面正變得至關重要。

//arxiv.org/abs/2104.04883

引言

網絡，或稱圖表，在生物學和醫學中非常普遍，從分子相互作用圖到一個人疾病之間的依賴關系，一直到包括社會和健康相互作用的人群。根據網絡中編碼的信息類型，兩個實體之間“交互”的含義可能不同。例如，蛋白質-蛋白質相互作用(PPI)網絡中的邊緣可以表明實驗中測量到的物理相互作用，如酵母雙雜交篩選和質譜分析(例如，[148,197]);調節網絡中的邊緣可以指示通過動態單細胞表達測量的基因之間的因果相互作用(例如，[174]);電子健康記錄(EHR)網絡中的邊緣可以表明在醫療本體中發現的層次關系(例如，[182,190])。從分子到醫療保健系統，網絡已經成為代表、學習和推理生物醫學系統的主要范式。

生物醫學網絡上表示學習的案例。捕捉生物醫學系統中的交互作用會帶來令人困惑的復雜程度，只有通過整體和集成系統的觀點才能完全理解[17,28,164]。為此，網絡生物學和醫學在過去二十年中已經確定了一系列管理生物醫學網絡的組織原則(例如，[16,86,106,262])。這些原則將網絡結構與分子表型、生物學作用、疾病和健康聯系起來。我們認為，長期存在的原則——雖然在機器學習研究中經常未被提及——提供了概念基礎，可以解釋表示學習在生物醫學網絡建模中的成功(和局限性)，并為該領域的未來發展提供信息。特別是，當對網絡中邊緣的解釋取決于上下文時，相互作用的實體往往比非相互作用的實體更相似。例如，疾病本體的結構是這樣的:通過邊緣連接的疾病術語往往比不連接的疾病術語更相似。在PPI網絡中，相互作用的蛋白質突變常常導致類似的疾病。相反，與同一疾病有關的蛋白質之間相互作用的傾向增加。在細胞網絡中，與特定表型相關的成分往往聚集在同一網絡鄰居。

表示學習實現網絡生物學和醫學的關鍵原理。我們假設表示學習可以實現網絡生物學和醫學的關鍵原則。這個假設的一個推論是表示學習可以很好地適用于生物醫學網絡的分析、學習和推理。表示學習的核心是向量空間嵌入的概念。其思想是學習如何將網絡中的節點(或更大的圖結構)表示為低維空間中的點，該空間的幾何結構經過優化，以反映節點之間的交互結構。表示學習通過指定(深度的、非線性的)轉換函數，將節點映射到緊湊的向量空間(稱為嵌入)中的點，從而形式化了這一思想。這些函數被優化以嵌入輸入圖，以便在學習空間中執行代數運算反映圖的拓撲結構。節點被映射到嵌入點，這樣具有相似網絡鄰域的節點被緊密地嵌入到嵌入空間中。值得注意的是，嵌入空間對于理解生物醫學網絡(例如，PPI網絡)的意義在于空間中點的鄰近性(例如，蛋白質嵌入之間的距離)自然地反映了這些點所代表的實體的相似性(例如，蛋白質表型的相似性)，提示嵌入可被認為是網絡生物醫學關鍵原理的可微表現。

算法范式(圖1)。網絡科學和圖論技術促進了生物醫學的發現，從揭示疾病之間的關系[91,135,159,200]到藥物再利用[41,42,96]。進一步的算法創新，如隨機游走[40,229,242]、核函數[83]和網絡傳播[214]，也在從網絡中捕獲結構和鄰域信息以生成下游預測的嵌入信息方面發揮了關鍵作用。特征工程是生物醫學網絡上機器學習的另一個常用范例，包括但不限于硬編碼網絡特征(例如，高階結構、網絡主題、度計數和共同鄰居統計)，并將工程特征向量輸入預測模型。這種策略雖然強大，但并不能充分利用網絡信息，也不能推廣到新的網絡類型和數據集[255]。

近年來，圖表示學習方法已成為生物醫學網絡深度學習的主要范式。然而，對圖的深度學習具有挑戰性，因為圖包含復雜的拓撲結構，沒有固定的節點排序和參考點，它們由許多不同類型的實體(節點)和各種類型的相互關系(邊)組成。傳統的深度學習方法無法考慮生物醫學網絡的本質——多樣性的結構特性和豐富的交互作用。這是因為經典的深度模型主要是為固定大小的網格(例如，圖像和表格數據集)設計的，或者是為文本和序列優化的。因此，它們在計算機視覺、自然語言處理、語音和機器人技術方面取得了非凡的成就。就像對圖像和序列的深度學習徹底改變了圖像分析和自然語言處理領域一樣，圖表示學習也將改變生物學和醫學中復雜系統的研究。

我們的重點是表示學習，特別是流形學習[27]、圖變壓器網絡[250]、微分幾何深度學習[25]、拓撲數據分析(TDA)[34,224]和圖神經網絡(GNN)[125]。圖2描述了這次評審的結構和組織。我們首先提供流行的圖學習范式的技術說明，并描述其在加速生物醫學研究的關鍵影響。在圖表示學習的每個當前應用領域(圖4)，我們展示了圖表示學習的潛在方向，可以通過四個獨特的前瞻性研究，每個研究至少解決以下圖機器學習的關鍵預測任務之一:節點、邊緣、子圖和圖級預測、連續嵌入和生成。

在復雜的以人為中心的系統中，每天的決策都具有決策相關信息不完全的特點。現有決策理論的主要問題是，它們沒有能力處理概率和事件不精確的情況。在這本書中，我們描述了一個新的理論的決策與不完全的信息。其目的是將決策分析和經濟行為的基礎從領域二價邏輯轉向領域模糊邏輯和Z約束，從行為決策的外部建模轉向組合狀態的框架。

這本書將有助于在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學的專業人員，學者，經理和研究生。

讀者:專業人士，學者，管理者和研究生在模糊邏輯，決策科學，人工智能，數學經濟學，和計算經濟學。

【導讀】紐約大學開設的離散數學課程，這是一門運用于計算機科學的離散數學課程。這只是一門一學期的課程，所以有很多話題是它沒有涉及到的，或者沒有深入討論。但我們希望這能給你一個技能的基礎，你可以在你需要的時候建立，特別是給你一點數學的成熟——對數學是什么和數學定義和證明如何工作的基本理解。

決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度，也從哲學的角度，為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

• 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法，并將其與人類決策聯系起來。
• 通過開發算法和智能代理的實驗，將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

• 第一部分，我們介紹了主觀概率和效用的概念，以及如何用它們來表示和解決決策問題。然后討論未知參數的估計和假設檢驗。最后，我們討論了順序抽樣、順序實驗，以及更一般的順序決策。

• 第二部分是不確定性下的決策研究，特別是強化學習和專家咨詢學習。首先，我們研究幾個有代表性的統計模型。然后，我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最后，我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題，這個領域最近在在線廣告、游戲樹搜索和優化方面有很多應用。