网络科学是一门探索对人造或自然形成的复杂系统进行网络建模，并通过分析推理来揭示系统背后的结构性质、组成原理和演化机制等知识；寻找复杂系统中多变量间的因果关系或级连效应，解释、预测和调控系统的整体行为变化的新型交叉学科。

网络定义 无处不在，从宏观宇宙到微观粒子的自然界、从人类全体到具体个人的社会都表现出“网络”的形态。

网络是计算机网络、生物网络和社会网络等。不同学科研究这些网络形态时，往往给出他们各自的网络模型的抽象表示和名称。

数学、物理学、生物学、计算机科学、社会科学等学科专家都分别从各自关注点和角度对其进行研究，取得了有影响的研究成果。他们对网络的形成、演化，个体节点或某些群体相互影响等共性问题上表现出了极大的兴趣。

1736年欧拉解决著名七桥不重复游走问题（论文 “The solution of a problem relating to the geometry of position”）创立了图论。

1878年 Sylvester 把网络应用到化学领域。

1933年 Jacob Moreno 把图论应用到心理学，发展了社会网络分析方法。

1936年 Dénes Kőnig 写出了第一本图论的论著。

1959年 Paul Erdős和Alfréd Rényi 把概率引入图论，提出了随机图网络理论。

1998年 David Krackhardt和Kathleen Carley 提出了元网络PCANS模型分析组织行为。

1998年 Watts等 提出小世界网络理论。”Collective dynamics of ‘small-world’ networks” . Nature. 393 (6684): 440–442。论文

1999年 Barabási等 提出无标度网络。”Emergence of scaling in random networks”. Science. 286 (5439): 509–512。论文

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任何一个系统（自然、社会、技术）是由个体和群组构成的网络，这些系统发生和发展具有一定的规律性，如何更科学地揭示隐藏在这些系统背后的机理和鲜为人知的关系，需要遵循科学研究的基本原则。简单说，科学是一种通过控制实验来找到两个因子之间一种确定性的互动关系，并将它们上升为理论。科学研究中的三个基本准则：

1、控制实验，即 “控制-对照-比较”，控制实验是科学的最高境界；

2、系统思想，在物理学，f=ma讲的是一个力和加速度之间的关系，也是对经典物理学的一个描述。f=ma既是一个机制，又是一个系统；

3、实证主义，英文叫positivism。任何东西都可以通过观察、控制实验来解决。

传统的网络科学研究人员依靠用户定义启发式方法（人类总结知识）从复杂的网络中提取特征 (例如度统计或内核函数)。近年来, 利用基于深度学习和非线性降维的技术, 自动学习将网络结构编码到低维嵌入中的方法激增。这些网络表示学习方法消除了对艰苦的功能工程的需求, 并在基于网络的任务 (如节点分类、节点群集和链接预测) 中产生了较好的结果。本课程希望同学通过文献调研和重现实验，提出新思路和新方法，推动这个学科发展。