近日，計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院青年教師廖好博士基于信息傳播的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)研究方面取得新進(jìn)展，在Nature出版集團(tuán)旗下期刊《Scientific Reports》上發(fā)表了題為《Reconstructing propagation networks with temporal similarity》的文章（DOI:10.1038/srep11404），深圳大學(xué)是第一單位，廖好為第一作者。

研究基于信息（疾?。﹤鞑サ慕Y(jié)果，利用傳統(tǒng)的相似度方法來重構(gòu)原始網(wǎng)絡(luò)，該研究發(fā)現(xiàn)利用相似度進(jìn)行重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性，極大的受到傳播過程中的感染概率影響。更重要的是，該研究成果表明，有一些相似度計(jì)算方法（比如Jaccard, Leicht-Holme-Newman）進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的時(shí)候，在特定傳播概率區(qū)間內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的準(zhǔn)確度幾乎降為0。另外，為了提高基于相似度的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)準(zhǔn)確性，該研究考慮了傳播過程中的時(shí)間信息，大大的提高了網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的準(zhǔn)確性和魯棒性。該研究成果在模擬網(wǎng)絡(luò)和真實(shí)網(wǎng)絡(luò)都得到了很好的驗(yàn)證，并且可以預(yù)期推廣到含時(shí)的社區(qū)劃分的研究當(dāng)中。