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隨著萬維網和在線社交網站的發展，規模大、結構復雜、動態性強的大規模網絡應用而生．發現這些網絡的潛在結構，是分析和理解網絡數據的基本途徑．概率模型以其靈活的建模和解釋能力、堅實的理論框架成為各領域研究網絡結構發現任務的有效工具，但該類方法存在計算瓶頸．近幾年出現了一些基于概率模型的大規模網絡結構發現方法，主要從網絡表示、結構假設、參數求解這3個方面解決計算問題．按照模型參數求解策略將已有方法歸為兩類：隨機變分推理（stochastic variational inference）方法和在線EM（online expectation maximazation）方法，詳細分析各方法的設計動機、原理和優缺點，定性和定量地對比、分析典型方法的特點和性能，并提出大規模網絡結構發現模型的設計原則，最后，概括該領域研究的核心問題，展望未來發展趨勢。
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