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符号网络是指边具有正或负符号属性的网络,其中,正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系.真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系,尤其是在信息、生物和社会领域.利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义,并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值.然而,当前人们对网络的符号属性关注较少.综述了符号网络的研究背景及意义、国内外研究现状和最新进展,并讨论了目前存在的主要问题,试图让人们对符号网络这一研究方向能有清晰而全面的认识,为网络数据挖掘、复杂网络分析、社会学、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.

针对在线社会网络中用户间的关系存在多种关系复合的情况，采用多子网复合复杂网络的模型理论，将豆瓣网中用户关注关系子网和用户影评关系子网进行复合，设计了一个基于多子网复合复杂网络拓扑演化模型，该模型考虑了多关系间的相互影响。最后通过仿真实验，得出了基于多子网复合复杂网络模型的网络节点个数、网络边数、网络平均最短路径等网络特征和同等实际网络的网络特征较为吻合。