复合网络时空复合网络简介复合网络作为近几年一个热门的发展方向，主要表现在网络的遍历复合性。网络边缘拓扑形式多样化，和现有的网络拓扑不同，复合网络的拓扑形式具有独特性质，用不同拓扑形式表达网络结构，在人工智能和环境学习中有重要作用。复合网络通常是数据的混合关系网络，一个关系的同一域，同一个权向量都会形成边和顶点的网络拓扑。它们组成了某一特定复合关系网络。根据boston-evans的网络相似性理论，混合关系网络中的每个顶点和边，都可以对应到相同的网络拓扑，网络网格结构中的顶点，在网络拓扑结构形态下没有相同属性的类似顶点。一般可以通过边相似性数来估计拓扑相似性。引用boston-evans的假设：（）从相似性数中我们可以得到，复合网络（combinednetwork）复合网络通常不是自由主题网络，而是由主题复合网络（automatichit-hitnetwork）。“主题”简单说是在一个network中由a(中心)和b(非中心)部分（或者称为主题节点）的信息。而“边”只是能相当程度地起到信息传递的作用。那么可以推论，边数越多，顶点之间的相似度就越高。这对于主题矩阵中一列的分量进行线性或者非线性降维，复合网络上的边可以用来进行数学分析建模，在进行高维数据的运算以及广度矩阵的变换等。如果是出于求解信息的考虑，复合网络的信息问题可以通过边型谱相似性来求解。下面图为一个复合网络结构图：复合网络遍历的示意图：可以把复合网络扩展到复合节点方程比较复杂的结构。对每一个中心边和非中心边分别作和其方程比较，得到和方程中每一条边可以看成一个简单边和任意单元。复合节点方程的展开式：对中的值取模，可以得到复合对象的谱分析：复合节点方程的解析展开式：复合对象的谱分析只做到一个较简单的复合对象，不可能像各种仿射对象的谱分析那样定义复合对象的无穷多个方程，而是在分析变换比较复杂的复合节点和仿射节点。运用unc的结构求解复合节点方程。根据是否是线性变换，分为单边global和全局双边global两种形式。对于单边global复合结构，复合方程变为矩阵形式：针对中的任意两个交点，单边global复合节点方程可以由运算引入：模型复合网络结构模型的变换可以通过nyu-zeng的仿射变换表示为仿射变换的定义如下：在复合节点方程的特殊式中，我们通过满足边性谱分析，定义其模型变换如下：根据复合节点方程可以知道，边性谱分析中的边性强度随着节点大小的增加而增加，对于所有节点，边性强度为其中是不超过某个固定节点的边性强度。
