復(fù)旦大學網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)實驗室牽頭完成的論文EasyHypergraph: an open-source software for fast and memory-saving analysis and learning of higher-order networks,于2025年8月發(fā)表于Nature旗下的Humanities and Social Sciences Communications期刊。論文主要介紹了開源超圖結(jié)構(gòu)分析工具箱EasyHypergraph的設(shè)計與實現(xiàn),支持一系列重要的超圖分析(hypergraph analysis)和超圖學習(hypergraph learning)功能,并在計算速度和內(nèi)存占用兩方面實現(xiàn)了較好的優(yōu)化,取得了比已有解決方案更快的計算速度和更小的內(nèi)存占用。EasyHypergraph能夠有效助力多學科科研人員開展高階網(wǎng)絡(luò)(higher-order networks)相關(guān)研究,也已經(jīng)成為了EasyGraph工具箱的核心模塊之一。
本論文作者包括實驗室碩士生葉波甸同學和博士生高敏同學,共同作者包括杭州師范大學詹秀秀老師、香港科技大學(廣州)何新磊老師、浙江大學張子柯老師、復(fù)旦大學計算與智能創(chuàng)新學院王新老師。共同通訊作者為復(fù)旦大學智能復(fù)雜體系基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)實驗室宮慶媛老師和復(fù)旦大學計算與智能創(chuàng)新學院陳陽老師。
論文下載URL:
https://www.nature.com/articles/s41599-025-05180-5
歡迎關(guān)注EasyGraph工具箱:
https://github.com/easy-graph/Easy-Graph


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