應用數學與交叉科學研究中心複雜網絡團隊于2025年11月25日進行每周小組組會，小組全體成員和各位導師共同參加。在這次組會上，由一名研二學生和兩名研一學生分别彙報自己的研究進展，然後老師與同學們對彙報内容進行學術探讨，并對存在的問題給出相應的指導和建議。

白佩瑤：本次彙報了一篇文獻《中國金融機構風險關聯性: 基于DBN-LGCNET多層網絡的計量研究》，提出了一種創新的動态貝葉斯-局部高斯相關網絡模型（DBN-LGCNET），用于精确刻畫金融系統在宏觀沖擊下複雜的風險溢出效應。該模型作為一種半參數方法，有效突破了傳統參數模型在維數和模型設定上的局限，能夠同步衡量整體與尾部風險的時變非線性關聯。将該模型應用于我國A股65家上市金融機構的實證分析，結果表明：1）金融系統内部存在顯著的尾部風險溢出現象。2）風險溢出具有行業異質性：銀行業是一般風險的主要傳播源，而證券業則是尾部風險的關鍵來源。3）風險傳播呈現動态演化特征，其中國有銀行在接收風險溢出時表現穩定，而中小銀行對極端事件的抵禦能力明顯偏弱。4）極端事件會重塑網絡結構：在一般關聯網絡中，銀行業影響力上升而證券業減弱；在尾部關聯網絡中，金融機構間聯系普遍增強，保險業的關聯性提升尤為顯著。該工作為理解金融系統性風險的生成與傳導機制提供了重要的方法論工具和微觀證據，對強化宏觀審慎監管、防範化解重大金融風險具有關鍵的理論價值。

謝志豪：本次組會彙報了一篇文獻。在“雙碳”戰略目标驅動下，評價低碳、零碳、負碳新興技術的潛在環境影響，在技術發展的早期階段從系統觀視角對技術的開發提供決策參考，對從源頭上降低技術全生命周期的資源能源消耗和環境排放具有重要意義和實用價值。本文辨析比較了生命周期評價的相關概念，綜述了國内外前瞻性生命周期評價領域的研究進展，運用文獻計量學方法從研究趨勢、研究對象、關鍵領域等方面深入分析了前瞻性生命周期評價方法的發展和應用現狀。針對該方法面臨的數據可用性不足、規模放大非線性、不确定性大、可比性低等挑戰，本文提出了前瞻性生命周期評價方法的綜合框架。最後，闡述了該方法在支撐中國雙碳戰略目标方面的重要作用，并提出了未來的改進建議與應用展望，以期為其在中國的本地化應用提供實用參考。在未來，使用該方法進行技術比較和選擇将促進降碳技術的創新與發展，助力推動更低成本、更環境友好的新技術開發，從而實現“雙碳”目标。

陳懇：本次組會彙報了DeepWalk: Online Learning of Social Representations。本文是最早提出的基于word2vec的圖嵌入算法，實現了将圖問題轉化為詞嵌入問題。DeepWalk利用截斷随機遊走獲得的局部信息，通過将遊走視為句子等價物來學習潛在表示。通過學習網絡中節點與節點的共現關系來得到網絡中節點的嵌入向量，從而可以将網絡中的結構信息和機器學習相結合來刻畫和分析網絡圖。