Network science helps us to better

Network science helps us to better understand the evo-lution of the highly interconnected world in which welive [ 1]. It sheds light on myriad systems — everythingfrom how rumours spread in a social network to how largeecosystems stabilize in spite of competing interactionsbetween species. A key feature shared by such systems isthat they are characterized by a complex set of interac-tions that govern their emergent dynamics [ 2 –4]. In therecent years, the architecture of social networks, ecosys-tems and the human brain have all been modelled asgraphs, with collections of nodes describing the units ofthe systems — humans, animals or neurons — and edgesencoding their pairwise interactions

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网络科学帮助我们更好地理解 我们生活的高度互联世界的演变 [1]。它阐明了无数的系统—— 从谣言如何在社交网络中传播，到大型生态系统如何在物种之间 相互竞争的情况下保持稳定。 此类系统共有的一个关键特征是 它们的特征是一组复杂的相互作用 ，这些相互作用控制着它们的涌现动力学 [2-4]。近年来 ，社交网络、生态系统和人脑的架构 都被建模为 图形，节点集合描述了 系统的单元——人类、动物或神经元——以及边缘 编码它们的成对相互作用

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网络科学帮助我们更好地理解进化论- 高度互联的世界的变革 活下去[1]。它揭示了无数的系统——一切 从谣言在社交网络中的传播到谣言的规模 尽管存在相互竞争的相互作用，但生态系统仍保持稳定 物种之间。此类系统共享的一个关键特征是 它们的特征是一组复杂的相互作用- 支配其突发动态的事件[2-4]。在 近年来，社交网络的架构，ecosys- tems和人脑都被建模为 图，具有描述的单位的节点集合 系统——人类、动物或神经元——和边缘 编码它们的成对相互作用

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网络科学帮助我们更好地理解evo- 高度互联的世界的解决方案 生活[ 1]。它揭示了无数的系统——一切 从谣言如何在社交网络中传播到有多大 尽管相互竞争，生态系统还是稳定下来了 物种之间。这种系统共有的一个关键特征是 它们的特征是一系列复杂的相互作用 支配其涌现动力的因素[2–4]。在……里 近年来，社会网络的架构，生态系统 tems和人脑都被模拟成 图，具有描述单位的节点集合 系统——人类、动物或神经元——和边缘 编码它们成对的相互作用

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