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== 编者推荐==

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====[https://swarma.org/?p=26716 PNAS前沿：多层网络的拓扑聚类]====

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由于在建模相互依赖的系统方面具有很高的实用性，多层网络在许多研究领域中受到广泛关注。但是，多层网络的聚类，尤其是使用高阶交互信息的聚类，仍处于起步阶段。反过来，高阶连接通常是多层网络应用程序的关键。最近一篇发表于 PNAS 的论文中，研究人员将拓扑数据分析的概念引入到复杂的多层网络的研究中，提出了一种网络聚类的拓扑方法，他们将这种方法称为基于持续性图的聚类（clustering of multilayer networks，CPD）。CPD系统地考虑了网络层内和网络层之间节点交互的不同的高阶特性，并集成了来自近邻节点的信息。研究人员通过将CPD应用于一个具有社会重要性的新问题来说明CPD的效用：在房屋保险理赔的背景下，对房屋进行分区，以表示天气和气候引起的风险。

由于在建模相互依赖的系统方面具有很高的实用性，多层网络在许多研究领域中受到广泛关注。但是，多层网络的聚类，尤其是使用高阶交互信息的聚类，仍处于起步阶段。反过来，高阶连接通常是多层网络应用程序的关键。最近一篇发表于 PNAS 的论文中，研究人员将拓扑数据分析的概念引入到复杂的多层网络的研究中，提出了一种网络聚类的拓扑方法，他们将这种方法称为基于持续性图的聚类（clustering of multilayer networks，CPD）。CPD系统地考虑了网络层内和网络层之间节点交互的不同的高阶特性，并集成了来自近邻节点的信息。研究人员通过将CPD应用于一个具有社会重要性的新问题来说明CPD的效用：在房屋保险理赔的背景下，对房屋进行分区，以表示天气和气候引起的风险。