复杂网络中的动机计数：一项全面综述

《ACM Computing Surveys》：Motif Counting in Complex Networks: A Comprehensive Survey

　　

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动机计数在理解网络的结构属性方面起着关键作用。通过计算动机频率，研究人员可以深入了解底层网络的结构特性。随着网络变得越来越复杂，已经提出了不同的图模型，从而产生了多样化的动机模式。这些变化引入了独特的计算挑战，需要针对不同图结构中的特定动机定制专门的算法。

本调查提供了关于一般图、异构图和超图中动机计数技术的全面和结构化的概述。我们根据这些算法的底层计算策略对现有算法进行分类，强调了它们之间的关键相似性和差异。除了回顾当前的方法外，我们还研究了它们的优势、局限性和计算权衡。此外，我们探讨了动机计数的未来发展方向，包括可扩展的实现以提高大规模网络的效率、针对动态图、时序图和带属性图的算法调整，以及与大型语言模型（LLMs）和基于图的检索增强生成（GraphRAG）的更深入集成。通过提供对这些方法的详细分析，本调查旨在支持研究人员和实践者推进日益复杂的网络数据的动机计数工作。

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