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图论是不够的。

讨论连接的数学语言，通常依赖于网络——顶点(点)和边(连接它们的线)——至少从18世纪以来，一直是模拟现实世界现象的一种无价的方式。但在几十年前，巨型数据集的出现迫使研究人员扩大了他们的工具箱，同时也给他们提供了广阔的沙盒，在沙盒中应用新的数学见解。从那时起,说Josh Grochow他是科罗拉多大学博尔德分校(University of Colorado, Boulder)的计算机科学家，随着研究人员开发出新型网络模型，可以在大数据的噪声中发现复杂的结构和信号，这是一个令人兴奋的快速发展时期。

格罗周是越来越多的研究人员中的一员，他们指出，在寻找大数据中的联系时，图论有其局限性。图表将每一种关系表示为二分体，或成对互动。然而，许多复杂的系统不能仅用二进制连接来表示。该领域最近的进展表明了如何前进。

试着打造一个网络育儿模式。显然，每个父母都与孩子有联系，但育儿关系不只是两个联系的总和，就像图论可能模拟的那样。同样的道理也适用于模拟类似同辈压力的现象。

现在我们知道网络只是事物的影子。

Josh Grochow，科罗拉多大学博尔德分校

“有很多直观的模型。只有当你的数据中已经有了群体时，才能捕捉到同伴压力对社交动态的影响。蕾奥妮纽豪斯德国亚琛工业大学教授。但是二元网络不能捕捉群体的影响。

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图片来源:广达杂志Mike Hughes