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作者：任怡萌;陶春柏;朱雪宁;
单位：复旦大学大数据学院;复旦大学国家发展与智能治理综合实验室;
摘要：互联网、大数据、人工智能等信息技术催生海量数据，网络数据作为重要数据形式，具有极高的挖掘潜力与分析价值。本文首先回顾了经典网络数据建模方法及相关理论性质研究，其次综述了上述方法在金融风险、宏观经济、商业营销、社会民生方面的具体应用。在此基础上，本文针对大数据背景下复杂网络数据异质性、非线性、高维度、大规模的特征，以及众多场景中的具体应用需求，总结现有研究存在的不足，阐述了网络数据建模在理论方法与实证分析中面临的挑战。最后，基于网络数据的新特点与新需求，给出现实场景中的网络数据分析在理论建模与应用研究方面的建议。
关键词：复杂网络数据;;网络自回归;;异质性结构;;非线性模型;;高维数据分析;;大规模网络
