دانش فناوری شبکه یک حوزۀ بین‌رشته‌ای است که در مورد ساختار، رفتار و پویایی شبکه‌های پیچیده تحقیق می‌کند. شبکۀ پیچیده به گروهی از عوامل به‌هم‌پیوسته اطلاق می‌شود که اغلب به‌صورت گره یا رئوس نمایش داده می‌شوند که می‌توانند از طریق لبه‌ها یا پیوندها به هم متصل شوند. این عوامل می‌توانند طیف وسیعی از موجودیت‌ها، ازجمله افراد، سازمان‌ها، صفحات وب، ژن‌ها یا حتی اصول انتزاعی را نشان دهند.
شبکه‌های پیچیده با استفاده از نودهای توپولوژیکی غیر پیش‌پاافتادۀ خود مشخص می‌شوند که به‌طور منظم، سبک‌های اتصال و خوشه‌بندی را به نمایش می‌گذارند. هدف دانش فن‌آوری شبکه برای درک و تجزیه‌وتحلیل آن نودها برای استفاده از بینش در مورد دستگاه‌های دنیای واقعی متعدد، متشکل از شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های ارگانیک، شبکه‌های فناوری، شبکه‌های حمل‌ونقل و بسیاری دیگر است.
در دانش فنی جامعه، محققان از مفهوم نمودار، تحلیل آماری و استراتژی‌های محاسباتی برای تجزیه‌وتحلیل شکل و پویایی شبکه‌های پیچیده استفاده می‌کنند. مفهوم گراف چارچوب ریاضی را برای نسخه سازی و بررسی شبکه‌ها فراهم می‌کند، حتی اگر تجزیه‌وتحلیل آماری به شناسایی الگوها و نودها در شبکه کمک کند. استراتژی‌های محاسباتی برای شبیه‌سازی و نگاهی به رفتار جامعه به کار گرفته می‌شوند که به محققان اجازه می‌دهد تا نتایج پیکربندی‌ها و پویایی‌های مختلف شبکه را کشف کنند.
دانش فن‌آوری شبکه، ویژگی‌ها و پدیده‌های اجتماعی متعددی را بررسی می‌کند که شامل توزیع درجه، ضریب خوشه‌بندی، معیارهای مرکزیت، شکل شبکه و انعطاف‌پذیری است. این نودها می‌توانند بینش‌های حیاتی در مورد عملکرد شبکه، استحکام، موج اطلاعات، روش‌های انتشار و ظهور رفتار جمعی را زیر نظر بگیرند.
علاوه بر این، علم جامعه از فرآیندهای مدل‌سازی مختلف برای شبیه‌سازی و درک شبکه‌های بین‌المللی واقعی استفاده می‌کند. برای مثال، مدل‌های نمودار تصادفی، یا همان مدل Erdos-Renyi، به بررسی ویژگی‌های شبکه‌های متصل تصادفی کمک می‌کنند. مدل‌های بدون مقیاس، ازجمله نسخه Barabasi-Albert، حضور هاب‌ها و توزیع قانون قدرت را که به‌طور منظم در شبکه‌های جهانی واقعی کشف می‌شود، به تصویر می‌کشند.
کاربردهای علم شبکه و شبکه‌های پیچیده طیف وسیعی از رشته‌ها را دربرمی گیرد. آنها برای تجزیه‌وتحلیل تعاملات اجتماعی، انتشار آمار در اینترنت، گسترش بیماری‌ها، دستگاه‌های حمل‌ونقل، ارتباط ذهنی، شبکه‌های زیست‌محیطی و بسیاری از ساختارهای پیچیده مختلف استفاده می‌شوند. با کشف ساختار و پویایی زیربنایی این شبکه‌ها، فناوری شبکه بینش‌های ارزشمندی را در مورد رفتار آنها ارائه می‌دهد و به تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی و توسعه ساختارهای کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر کمک می‌کند.
به‌طور خلاصه، دانش فن‌آوری شبکه یک موضوع بین‌رشته‌ای است که به درک ساختار، رفتار و پویایی شبکه‌های پیچیده تبدیل می‌شود. شبکه‌های پیچیده مجموعه‌ای از عناصر به‌هم‌پیوسته هستند و مطالعه آنها کشف الگوها را تسهیل می‌کند که بینش‌های درستی را در مورد طیف گسترده‌ای از ساختارهای دنیای واقعی ارائه می‌دهند. از طریق تئوری گراف، تجزیه‌وتحلیل آماری، و استراتژی‌های محاسباتی، دانشمندان ساختار شبکه‌ها و پویایی‌های شبکه را بررسی می‌کنند و آمار ارزشمندی را نشان می‌دهند.
شبکه پیچیده که به عنوان سیستم شبکه پیچیده نیز شناخته می‌شود، شبکه‌ای است که از تعداد زیادی عناصر یا موجودیت‌های به هم پیوسته تشکیل شده است.یکی از مشخصه‌های تعیین کنندۀ شبکه‌های پیچیده، «پیچیدگی» یا بی اهمیت بودن آنهاست. این بدان معناست که ساختار و پویایی شبکه را نمی‌توان به راحتی با الگوهای ساده یا منظم توضیح داد. در عوض، شبکه‌های پیچیده اغلب ویژگی‌های نوظهوری را نشان می‌دهند که از تعاملات و وابستگی‌های متقابل اجزای آنها ناشی می‌شود.
علم شبکه دارای برنامه‌های متعددی در زمینه‌های متعدد است. در اینجا چند نمونۀ متمایز از شبکه‌های پیچیدۀ پویا را معرفی می‌کنیم:
1. شبکه‌های اجتماعی: دانش فناوری شبکه، بینش‌هایی را در مورد سیستم‌های اجتماعی، روابط و پویایی‌ها ارائه می‌دهد. درک نحوۀ انتشار اطلاعات از طریق شبکه‌های اجتماعی، نحوۀ شکل‌گیری روابط و نحوۀ ظهور گروه‌ها را قادر می‌سازد. تجزیه‌وتحلیل شبکه‌های اجتماعی در جامعه‌شناسی، مردم‌شناسی، بازاریابی و دانش فن‌آوری سیاسی برای نگاهی به تعاملات اجتماعی، تأثیرگذاری و همکاری استفاده می‌شود.
2. اینترنت و شبکۀ جهانی وب: فناوری شبکه در دانش ساختار و پویایی اینترنت و وب جهانی بسیار مهم است. همچنین بررسی پیوندهای شبکه، جستجوی الگوریتم‌ها، انتشار حقایق و رفتار جوامع آنلاین را تسهیل می‌کند. این تخصص به توسعۀ موتورهای جستجوی بهینه مانند گوگل و یاهو، ساختارهای مشاوره و رفتار اجتماعی آنلاین اطلاعات کمک می‌کند.
3. شبکه‌های بیولوژیکی: فناوری شبکه برای بررسی ساختارهای ارگانیک، شامل شبکه‌های تنظیم‌کنندۀ ژن، شبکه‌های تعامل پروتئین و شبکه‌های اتصال مغز انجام می‌شود. این فناوری به کشف سبک‌های تعامل، کشف اجزای کلیدی و درک حرکت با جریان اطلاعات در آن سیستم‌های پیچیده کمک می‌کند. این اطلاعات برای بیماری‌های مغزی، کشف دارو و مطالعات علوم اعصاب بسیار مهم است.
4. شبکه‌های حمل‌ونقل: فناوری شبکه برای نسخه‌سازی و بهینه‌سازی ساختارهای حمل‌ونقل، که شامل شبکه‌های خیابانی، مسیرهای خطوط هوایی و سازه‌های حمل‌ونقل عمومی است، استفاده می‌شود. این به درک تنگناها، بهینه‌سازی بازدیدکنندگان با جریان و درک انعطاف‌پذیری کمک می‌کند و کارایی زیرساخت‌های حمل‌ونقل را بهبود می‌بخشد.
5. شبکه‌های ارتباطی و اطلاعاتی: علم شبکه نقش مهمی در خواندن و بهبود شبکه‌های ارتباطی و اطلاعاتی دارد. این علم به چیدمان الگوریتم‌های مسیریابی بهینه، بهینه‌سازی پروتکل‌های شبکه و درک استحکام و امنیت دستگاه‌های ارتباطی کمک می‌کند. این درک در عصر مخابرات، شبکه‌های کامپیوتری و آمار کاربرد دارد.
6. اپیدمیولوژی و گسترش بیماری: علم شبکه در دانش آشکار شدن بیماری‌ها و طراحی استراتژی‌های مؤثر برای دست‌کاری بیماری به کار می‌رود. با مدل‌سازی شبکه‌های تماس و سبک‌های خواندن تعاملات، محققان می‌توانند از گره‌های بحرانی آگاه شوند، سناریوهای آشکار شدن بیماری را شبیه‌سازی کنند و تکنیک‌های مداخلۀ متمرکز را گسترش دهند.
7. شبکه‌های مالی: فناوری شبکه در مطالعۀ دستگاه‌های اقتصادی استفاده می‌شود که شامل بازارهای موجودی، شبکه‌های بانکی و شبکه‌های قیمت و بورس می‌شود. درک خطرات سیستمیک، نگاهی به پیامدهای سرایت و تشخیص به هم‌پیوستگی نهادهای اقتصادی را تسهیل می‌کند. این درک به مدیریت تهدید، بهینه‌سازی پورتفولیو و سیاست‌گذاری کمک می‌کند.
8. شبکه‌های برق و شبکه‌های زیرساخت: دانش فن‌آوری شبکه برای تحقیق و بهینه‌سازی شبکه‌های زیرساخت، همراه با شبکه‌های برق، شبکه‌های توزیع آب و شبکه‌های حمل‌ونقل انجام می‌شود. این علم اجازه می‌دهد تا از آسیب‌پذیری‌ها آگاه شوید، تخصیص منابع مفید را بهینه کنید و ساختارهای زیرساختی قوی طراحی کنید.
9. شبکه‌های اجتماعی آنلاین و دستگاه‌های توصیه‌گر: دانش فناوری شبکه به‌طور گسترده در مطالعه و مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی آنلاین مانند فیس‌بوک، توییتر و لینکدین استفاده می‌شود. این علم اجازه می‌دهد تا رفتار مصرف‌کننده، انتشار اطلاعات و تأثیر اجتماعی را درک کنیم. علاوه بر این، دانش فناوری شبکه در توسعۀ ساختارهای توصیه‌کننده استفاده می‌شود که محتوای شخصی، کالا یا پیشنهادات را کاملاً بر اساس تعاملات جامعه و انتخاب‌های افراد تأیید می‌کند.
این‌ها تنها نمونه‌هایی از طیف وسیعی از کاربردها برای علم شبکه هستند.
ابزارهای متعددی برای تجزیه‌وتحلیل شبکه وجود دارد که هرکدام نقاط قوت و ویژگی‌های شخصی خود را دارند. در اینجا چند ابزار معمولی مورداستفاده برای تجزیه‌وتحلیل شبکه آورده شده است:
1.ابزار NetworkX: NetworkX یک کتابخانۀ محبوب پایتون برای ارزیابی و مدل‌سازی شبکه است که مجموعۀ گسترده‌ای از تجهیزات و الگوریتم‌ها برای تجزیه‌وتحلیل ساختار و دینامیک شبکه‌ها را فراهم می‌کند. NetworkX به معرفی، دست‌کاری و تجسم شبکه‌های پیچیده، علاوه بر الگوریتم‌ها و معیارهای نمودار متنوع کمک می‌کند. همچنین به دلیل انعطاف‌پذیری و سادگی استفاده از آن به‌طور گسترده در دانشگاه و صنعت استفاده می‌شود.
2. ابزار Gephi: Gephi یک ابزار تجسم و کاوش شبکۀ متن باز است. این ابزار یک رابط کاربری خوب برای توسعه، دست‌کاری و تجسم شبکه‌ها را فراهم می‌کند. Gephi از طیف گسترده‌ای از وظایف ارزیابی شبکه، همراه با الگوریتم‌های قالب، فیلتر کردن، خوشه‌بندی و تشخیص شبکه پشتیبانی می‌کند. این ابزار به‌طور خاص برای کاوش تعاملی و تجسم شبکه‌های بزرگ مفید است.
3. ابزار Cytoscape: Cytoscape یک پلتفرم کارا برای تجسم و تجزیه‌وتحلیل شبکه‌های پیچیده است. این ابزار رابط کاربری خوبی را برای افراد به وجود می‌آورد و از طیف گسترده‌ای از ارزیابی شبکه، مدل کردن شبکه، خوشه‌بندی، ارزیابی شبکه و یکپارچه‌سازی اطلاعات پشتیبانی می‌کند. Cytoscape همچنین ساختار پلاگینی را ارائه می‌دهد که به مشتریان اجازه می‌دهد توانایی‌های آن را با الگوریتم‌های اضافی افزایش دهند.
4. ابزار Pajek: Pajek یک بستۀ نرم‌افزاری برای تحلیل و تجسم شبکه است. این ابزار به ارزیابی شبکه در مقیاس گسترده کمک می‌کند و الگوریتم‌های متعددی را برای خوشه‌بندی جامعه، معیارهای مرکزیت و تشخیص شبکه ارائه می‌دهد. Pajek جایگزین‌های تجسم پیشرفته را ارائه می‌دهد و امکان کاوش در خصوصیات شبکه را با جزئیات فراهم می‌کند.
5. ابزار Igraph: igraph کتابخانه‌ای است که در چندین زبان برنامه‌نویسی موجود است که عبارت‌اند از Python و R و C/C++. این ابزار مجموعۀ کاملی از تجهیزات را برای ارزیابی شبکه ارائه می‌دهد که شامل معرفی، دست‌کاری و ارزیابی گراف است. Igraph از الگوریتم‌های گراف متنوع، معیارهای مرکزیت، تشخیص جامعه و تجسم جامعه پشتیبانی می‌کند.
6. ابزار GUESS: GUESS (سیستم کاوش نمودار) وسیله‌ای برای تجسم و کاوش شبکه‌ها است. این ابزار یک رابط بصری جذاب ارائه می‌دهد و عملکردهایی را برای مدل کردن شبکه، خوشه‌بندی و فیلتر کردن ارائه می‌دهد. GUESS به‌ویژه برای اکتشاف و تجزیه‌وتحلیل تعاملی شبکه‌های کوچک تا متوسط مفید است.
7. بستر تجزیه‌وتحلیل شبکه استنفورد (SNAP): اسنپ کتابخانه‌ای است که با استفاده از دانشگاه استنفورد برای ارزیابی شبکه در مقیاس گسترده ایجادشده است. اجرای کارآمدی از الگوریتم‌های شبکه متنوع را ارائه می‌دهد و از ایجاد، دست‌کاری و ارزیابی گراف پشتیبانی می‌کند. اسنپ عمدتاً برای مطالعه مناسب است.
این ابزارها نقطۀ شروعی را برای تجزیه‌وتحلیل شبکه فراهم می‌کنند و انتخاب آن به نیازهای منحصربه‌فرد، انتخاب زبان برنامه‌نویسی و اندازه شبکۀ مورد تجزیه‌وتحلیل بستگی دارد. علاوه بر این، بسیاری از این ابزارها قابلیت همکاری را ارائه می‌کنند و می‌توانند به همراه هر یک از آنها برای استفاده از قدرت و قابلیت‌های کاراکترشان استفاده شوند.
1. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: علم شبکه در طی سال‌های اخیر تعداد فزاینده‌ای ادغام شدن با تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) و ماشین لرنینگ (ML) داشته است. این قضیۀ به توسعۀ الگوریتم‌های مبتنی بر نمودار برای دستگاه‌های توصیه، پیش‌بینی لینک، طبقه‌بندی گره و تشخیص ناهنجاری کمک می‌کند. دانش فناوری شبکه همراه با هوش مصنوعی و ML یک چارچوب قدرتمند برای شناسایی و استفاده از ساختار شبکه برای پی بردن به عملکردهای آن است.
2. مدیریت زنجیره تأمین: علم شبکه برای بهینه‌سازی و تجزیه‌وتحلیل شبکه‌های زنجیره تأمین انجام می‌شود. این به مدل‌سازی و درک شناور محصولات، اطلاعات و منابع در موجودیت‌های به‌هم‌پیوسته در یک زنجیرۀ تحویل کمک می‌کند. فناوری شبکه به شناسایی تنگناها، بهینه‌سازی مسیرهای لجستیکی و بهبود انعطاف‌پذیری و کارایی زنجیره کمک می‌کند.
3. دستگاه‌های انرژی: علم شبکه نقش مهمی در مطالعه و بهینه‌سازی دستگاه‌های انرژی ایفا می‌کند. این قضیه به مدل‌سازی و تجزیه‌وتحلیل شبکه‌های انرژی پیچیده، شامل شبکه‌های قدرت، ادغام انرژی تجدید پذیر و شبکه‌های هوشمند کمک می‌کند. علم شبکه به شناسایی آسیب‌پذیری‌ها، بهینه‌سازی توزیع انرژی و طراحی سازه‌های کارآمد کمک می‌کند.
4.تحرک شهری و حمل‌ونقل: دانش فناوری شبکه برای بررسی الگوهای تحرک شهری و بهینه‌سازی دستگاه‌های حمل‌ونقل استفاده می‌شود. این قضیه به تجزیه‌وتحلیل حرکت افراد و وسایل نقلیه در شهرها، کشف نقاط ازدحام بازدیدکنندگان سایت و طراحی شبکه‌های حمل‌ونقل عمومی بهینه کمک می‌کند. دانش شبکه همچنین به تأثیر دانش جایگزین‌های جدید جابجایی ازجمله پیشنهادهای اشتراک سفر کمک می‌کند.
5. شبکه‌های زیست‌محیطی: علم شبکه برای نگاهی به دستگاه‌های اکولوژیکی، شبکه‌های غذایی و شبکه‌های زیست‌محیطی پیاده‌سازی شده است. تجزیه و تحلیل این شبکه‌ها اجازه می‌دهد تا تعاملات گونه‌ها را شناسایی کنید، گسترش گونه‌های مهاجم را بررسی کنید، و انعطاف‌پذیری اکوسیستم‌ها را در برابر اختلالات مدل کنید. فناوری شبکه علاوه بر این به توسعه تکنیک‌های حفاظت و ارزیابی تأثیر تغییرات محیطی کمک می‌کند.
6. مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی: فناوری شبکه در مراقبت‌های بهداشتی و درمان دقیق برای بررسی شبکه‌های ارگانیک، همراه با شبکه‌های تنظیم‌کننده ژن و شبکه‌های تعامل پروتئین استفاده می‌شود. درک مکانیسم‌های بیماری، شناسایی اهداف دارویی توانایی و طراحی تکنیک‌های درمانی سفارشی‌شده را امکان‌پذیر می‌سازد. علم شبکه علاوه بر این به خواندن حقایق افراد آسیب‌دیده برای افزایش تشخیص، انتظار نتایج بیماری و بهینه‌سازی شبکه‌های حمل‌ونقل بهداشتی کمک می‌کند.
7. ارزیابی ریسک مالی: فناوری شبکه برای ارزیابی و دست‌کاری خطرات پولی به کار می‌رود. امکان تجزیه‌وتحلیل ارتباطات بین مؤسسات اقتصادی، مدل‌سازی ریسک‌های سیستمی و کشف مسیرهای سرایت در برخی از مراحل بحران‌های مالی را فراهم می‌کند. دانش فن‌آوری شبکه علاوه بر این به طراحی استراتژی‌های کاهش خطر و افزایش تعادل مالی کمک می‌کند.
8. تأثیر اجتماعی و مدل‌سازی رفتاری: فناوری شبکه برای نگاهی به پویایی عاطفه و احساسات اجتماعی و مدل‌سازی رفتارهای زن یا مرد استفاده می‌شود. این اجازه می‌دهد تا بررسی کنید که چگونه نقدها، رفتارها و سوابق در داخل شبکه‌های اجتماعی منتشر می‌شوند. فناوری شبکه به اطلاعات مکانیسم‌های انتشار یا سرایت اجتماعی، پیش‌بینی تحولات و طراحی مداخلات هدفمند برای تبادل رفتار کمک می‌کند.
این‌ها تنها نمونه‌هایی از کاربردهای روزافزون فناوری شبکه هستند. همان‌طور که دانش ما در مورد ساختارهای پیچیده رشد می‌کند، فناوری شبکه برای یافتن بسته‌های جدید و انقلابی در زمینه‌های متعدد، پیشرفت‌ها و بینش‌های مختلف را در رشته‌های مختلف حفظ می‌کند.
تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) به‌طور فزاینده‌ای در دانش فن‌آوری جامعه برای تجزیه و تحلیل، مدل‌سازی و استخراج اطلاعات از شبکه‌های پیچیده استفاده می‌شوند. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در علوم اجتماعی آورده شده است:
1. بازنمایی یا مدل‌سازی شبکه: تکنیک‌های هوش مصنوعی، عمدتاً برای کسب دانش عمیق و مطالعۀ نمایش‌های مهم گره‌ها و لبه‌های شبکه استفاده می‌شوند. از طریق استراتژی‌های متشکل از شبکه‌های عصبی گراف (GNN) و تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند آمارهای ساختاری و رابطه‌ای گره‌ها و لبه‌ها را ثبت کنند و امکان تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی انجمن بسیار قدرتمند را فراهم کنند.
2. پیش‌بینی پیوند: استراتژی‌های هوش مصنوعی برای پیش بینی لینک‌های گمشده یا لینک‌های آینده در یک شبکه اعمال می‌شوند. با استفاده از شکل و الگوهای شبکه، الگوریتم‌های یادگیری سیستم می‌تواند شانس اتصال بین گره‌ها را تخمین بزند. مدل‌های پیش‌بینی پیوند ممکن است در حوزه‌های مختلف، همراه با شبکه‌های اجتماعی، ساختارهای توصیه‌کننده و فیلترهای مشارکتی ارزشمند باشند.
3. تشخیص ناهنجاری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند گره‌ها یا لبه‌های غیرعادی را در یک جامعه درک کنند و به تشخیص رفتار مشکوک یا غیر معمول کمک کنند. تکنیک‌های یادگیری ماشین ممکن است برای درک سبک‌های رفتار معمولی شبکه و انحرافات که حاکی از تهدیدات، تقلب یا اشتباه هستند، آموزش ببینند.
4. تشخیص جامعه: روش‌های هوش مصنوعی برای یافتن جوامع یا خوشه‌ها در شبکه‌ها استفاده می‌شوند. یادگیری ماشین با الگوریتم‌ها می‌تواند توپولوژی جامعه، سبک‌های اتصال و سایر ویژگی‌ها را برای کشف گروه‌های گره‌هایی با نقش‌های مفید مشابه تجزیه‌وتحلیل کند. تشخیص جامعه به شکل‌دهی جامعه اطلاعاتی، شناسایی زیرگروه‌های منسجم و آشکار کردن روابط پنهان کمک می‌کند.
5. مدل‌های مولد شبکه: استراتژی‌های هوش مصنوعی، همراه با شبکه‌های مولد متخاصم (GAN) و رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE)، می‌توانند شبکه‌های مصنوعی شبیه شبکه‌های دنیای واقعی ایجاد کنند. این مدل‌ها نودهای آماری و ویژگی‌های ساختاری شبکه‌های واقع‌شده را تصاحب می‌کنند و شبکه‌های مصنوعی معقول را برای کاربردهای متنوع، که شامل بررسی الگوریتم‌ها یا شبیه‌سازی احتمالات است، امکان‌پذیر می‌سازند.
6. هم ترازی شبکه: الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تراز یا سالم سازی گره‌ها در بیش از یک شبکه استفاده می‌شوند. هدف هم‌ترازی شبکه یافتن گره‌های مربوطه در شبکه‌های منحصربه‌فرد است، حتی زمانی که شبکه‌ها اندازه‌ها یا ساختارهای منحصربه‌فردی دارند. این تکنیک به تجزیه‌وتحلیل جامعه و یکپارچه‌سازی اطلاعات کمک می‌کند.
7. بهینه‌سازی شبکه: استراتژی‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی وظایف مختلف مرتبط با جامعه، همراه با مسیریابی شبکه، تخصیص منابع و طراحی جامعه به کار گرفته می‌شوند. دانش به دست آورده از الگوریتم‌ها می‌تواند از داده‌های شبکه برای بهینه‌سازی پارامترهای جامعه، بهبود عملکرد و کاهش تأخیر تحقیق کند.
8. مدل‌سازی شبکه: تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌سازی جامعه را با کمک مرتب کردن منظم و ارائه شبکۀ پیچیده به روشی بصری جذاب و آموزنده تجسم کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند قرار دادن گره، مسیریابی بخش و نقشه‌برداری رنگ را بهینه‌سازی کنند تا الگوهای مهم شبکه را نشان دهند و کاوش حقایق را تسهیل کنند.
9. دستگاه‌های توصیه‌گر مبتنی بر شبکه: الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آمار شبکه برای بهبود ساختارهای توصیه‌گر استفاده می‌کنند. با فکر کردن در مورد ارتباطات اجتماعی یا روابط مشترک بین کاربران، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند نکات سفارشی‌سازی شده‌ای را ارائه دهند که ساختار جامعه و تعاملات مصرف‌کننده را تقویت می‌کند.
این کاربردها نشان می‌دهند که چگونه تکنیک‌های هوش مصنوعی علم شبکه را با کمک استفاده از قدرت شناخت ماشین و الگوریتم‌های مطالعه عمیق برای کشف سبک‌های پنهان، انتظار رفتار شبکه، بهینه‌سازی عملکرد شبکه و امکان تحلیل پیچیده‌تر شبکه‌های پیچیده را تقویت می‌کنند.
برای مثال در شبکه‌های اجتماعی نظیر اینستاگرام، پیشنهاد برای دنبال کردن اشخاص یا حتی پست‌های پیشنهادی در اکسپلور، پیشنهادهای خرید در دیجی کالا و یا اسنپ فود، پیش بینی احداث یک خیابان یا پل یا اتوبان در یک شهر و .... می‌توانند از کاربردهای خاص و قابل لمس تجزیه و تحلیل شبکه‌های پیچیدۀ پویا باشند!
