【转发】专题导读：人工智能与社交网络

本文转自：软件导刊微信公众号

随着人工智能技术的持续发展，社交网络正成为融合海量数据、复杂关系与多样化交互的重要应用场景。人工智能在社交网络中的广泛应用，正在深刻影响信息传播方式、用户行为模式以及网络服务形态，为社交网络的分析、建模与应用创新提供了新的思路和方法。为了利用人工智能技术更好地理解社交网络中的行为特征、关系结构与演化规律，本刊精心策划组织了本期专题，共汇集7篇文章，涵盖该领域的理论进展、方法创新与应用实践等方面的研究成果。

中山大学计算机学院衡益等撰写的《超智融合驱动的大规模科学计算人才培养模式重构——基于科技演进与教育生态的实践》，以“超算筑基—AI赋能—人才反哺”人才培养模式为例，拓展“超智融合”范式下高性能计算与人工智能协同育人的理论与实践，揭示了系统性培养大规模科学计算领域专业人才的成效，强调了在应对全球科技治理中的算力资源分布不均和高端人才短缺双重挑战时中国方案的独特价值。

华中师范大学的阴凯东等撰写的《基于“话题—情感”协同的网络语言暴力动向检测》提出一种基于“话题—情感”协同演化的网络语言暴力动向检测与预警方法，通过融合BERT语义表示、情感、话题与时间特征构建协同演化模型Co-Evolution Model，挖掘网络暴力的潜在演化规律，生成协同分布图以直观展示动态趋势，并基于动态阈值与一阶差分方法实现暴力风险的自动识别预警，为舆情预警与干预提供了可靠技术支撑。

华南师范大学的曾碧卿等撰写的《面向多模态情感分析的元学习单模态标签生成》针对多模态情感分析数据集仅提供融合标签，缺少单模态人工标签，导致多任务框架难以训练的问题，提出面向多模态情感分析的元学习单模态标签生成方法。该方法通过对比投影缩小单模态与多模态表示的差异，并利用元标签纠正网络在双层优化与去噪任务约束下生成更可靠的单模态监督，可在缺少单模态人工标签时提升预测性能与标签质量。

成都信息工程大学的马健兵等撰写的《基于学者属性与多元路径信息的科研合作预测》针对科研合作预测中合作动机复杂、关系信息多样等问题构建了多信息异构图学术网络，并提出一种基于学者属性与多信息元路径融合的科研合作预测模型HMFG。该模型在不同元路径组合下均保持稳定且优异的预测性能，显著优于主流基线模型。

此外，刘琦等撰写的《基于状态条件化动态多模态融合的社交机器人识别方法》、张曦等撰写的《基于网络模糊概念格的学术合作关系挖掘》、孙恒一等撰写的《大学生学研产匹配的LLM-GNN路径预测》、罗素梦等撰写的《基于人工智能的社交网络虚假信息检测与内容治理研究》介绍了社交网络中的个体行为与群体行为建模、社交网络虚假信息检测与内容治理等方面的研究成果，可为该领域理论研究与实践提供参考。

本专题由于篇幅有限，不能涵盖该领域的所有方面，希望通过探讨领域研究热点、现状与未来发展趋势，以促进人工智能与社交网络领域研究与应用的进一步深入发展。

（点击文末“阅读原文”可阅读、下载专题全文）

汤庸：学者网创始人，国家万人计划教学名师，国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才，国际人工智能科学院会士（AAIS Fellow），华南师范大学首批二级教授，教育部数据科学课程群虚拟教研室负责人，琶洲实验室杰出科学家，兼任广东科技学院学术副校长。获广东省科学技术一等奖、教育部科技进步二等奖、国家教学成果二等奖、丁颖科技奖、宝钢教育奖、教育部—华为智能基座优秀教师、CCF协同计算杰出贡献奖、CCF杰出演讲者等。 专注学者社交网络SCHOLAT，致力打造学者数据基座智能模型及应用生态。

陈阳：复旦大学计算与智能创新学院教授、博士生导师，上海市智能信息处理重点实验室副主任。先后获评Amazon Web Services (AWS) in Education Research Grant Award、Microsoft Azure Research Award、2023年度上海开源创新卓越成果奖特等奖(第一完成人)、2024年度Wiley威立中国高贡献作者、CAAI第十届全国大数据与社会计算学术会议(BDSC 2025)最受欢迎论文奖、2025年度国际传播学会区域会议最佳论文奖等。入选英国皇家地理学会会士、上海市浦江人才计划、中国开源先锋33人

黄发良：博士、教授，博士生导师，广西人机交互与智能决策重点实验室副主任，南宁师范大学学术委员会委员，中国知网TOP1%高被引学者，中国中文信息学会情感计算专委会委员，中国计算机学会协同计算专委会委员。主要研究方向是人工智能和大数据分析，主持国家、教育部与省科技厅等不同级别的科技项目10余项，以排名第1位获得首届八桂人工智能科学技术奖自然科学类一等奖，以排名第1位获CCF颁发的2017-2021年《计算机学报》优秀论文奖，在TNNLS、TCYB、TMM等国际顶级期刊与《计算机学报》《软件学报》《计算机研究与发展》等国内权威期刊上发表论文60余篇，获得国家授权发明专利近10项，国家软件著作权近20项。

袁成哲：博士，广东技术师范大学、人工智能与数字经济广东省实验室（琶洲实验室）高级工程师、硕士生导师，入选广东省科学技术协会2025-2026年度青年科技人才培育计划，中国计算机学会协同计算专委会执行委员，国际人工智能科学院AI安全与治理专委会理事。主持多项省部级科研项目。近年来获广东省计算机学会科学技术奖一等奖、二等奖及教育教学成果奖等奖励。主要从事智能教育、学者大语言模型、推荐系统与学术社交网络等方向研究。

 

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