近日，我院王俊雅博士在国际顶级学术期刊Nature Communications上发表了题为“Reconstructing the evolution history of networked complex systems”的研究论文。该论文凭借创新的研究成果，被期刊选为Editor’s Highlights（编辑推荐亮点论文），成为国际复杂网络领域的又一重要突破。

突破性研究：机器学习助力复杂网络演化过程的历史重构

复杂网络作为可网络化复杂系统的一种常见形式，广泛存在于生物学、生态学和社会科学等领域。探索复杂网络的形成和演化机制，是破解生命系统起源、生态系统演化及社会结构形成等问题的关键。然而，复杂网络内部丰富的介观结构及其交互作用，使得揭示网络的演化过程变得极为困难。

在这项研究中，研究团队通过机器学习技术，首次实现了多种类型网络演化轨迹的高精度重构（见图1），包括蛋白质-蛋白质相互作用网络、经济网络和社交网络等。重构的演化过程展示了深远的科学价值。例如：

揭示生物在分子层面的演化机制：还原出的蛋白质-蛋白质相互作用网络，在分子水平上揭示生物体进化过程的一些趋势（见图2）。

提升网络预测精度：将重构的时间序列信息应用于网络结构预测，显著提高了预测准确度，（见图3）。

集体捕捉网络演化的同一机制：还原的结果集体捕捉了网络形成过程中的关键结构特征与机制，如偏好依附、社团结构、局部聚类和度-度相关性等。

此外，该团队的理论解析发现，对于规模足够大的网络，即使机器学习模型的性能仅略高于随机猜测，依然可以实现高质量的历史重构。这一发现为大规模网络的演化研究提供了理论保证。

研究团队与合作背景

该研究由我院博士研究生王俊雅、南方科技大学博士后张怡娇、讲师徐匆为共同第一作者，南方科技大学胡延庆副教授为通讯作者。此外，研究团队包括荷兰马斯特里赫特大学博士生李伽泽、腾讯孙嘉辰博士、北京师范大学谢家荣副教授、新加坡A*STAR研究员冯凌，以及杏吧传媒 周天寿教授等学术合作伙伴。

研究工作得到了国家自然科学基金的资助。

研究意义与未来展望

此次研究为社会系统演化、生物与生态系统进化等复杂问题提供了新的研究范式，拓展了机器学习技术在复杂网络领域的应用场景。团队期望未来能将这一方法进一步应用于实际问题，如大脑神经网络的重组与智力起源研究、经济系统的稳定性分析等，推动多学科交叉领域的深度研究。

论文全文链接：Reconstructing the evolution history of networked complex systems | Nature Communications
 

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