近期看了一些论文，在计算机和信息物理两条线上来回跳跃。计算机会议论文纷繁杂乱，但不失实际，分门别类，各个问题都有相应的求解方法。而信息物理强调科学规律的发现以及彻底的解决方案，求解方法是哲学思想的具化。几年来，陆续做过社团检测、节点排序、网络演化与链路预测、信息传播四个问题，其实每个问题在计算机和信息物理领域都有研究，其中计算机论文更与现实问题紧密关联，在解决问题之余讨论方法的可实现性，而信息物理方法强调抽象思考，关心方法是否切合了我们认识的自然规律。由于自身偏好，自己更多的喜爱信息物理的论文，简明、精致，同时优美、高远。

由于自己关注网络科学领域，探索以网络建模的各个复杂系统的结构与功能的相互关系、相互影响，各个系统功能即对应各个动力学过程，即：微博网络蕴含信息传播过程、人口疾病网络蕴含疾病传播过程、商业网络蕴含演化博弈过程、社会网络往往包含投票选举过程、生态网络含有生灭过程等，研究人员在对网络结构进行十余年初步的刻画、挖掘之后，开始关注各种动力学过程，除了原来的只考虑网络结构的独立度量方法外，近来越来越多与某些重要动力学过程紧密相关的度量相继被提出。同时，相应的动力学相关问题研究发展迅速，特别是传播动力学过程以及网络的控制问题。另外，近几年来，启发于各个现实领域（脑网络、城市计算、社交网络等）的时序网络、空间网络、多层网络等新型网络也引起了研究者越来越多的关注。相较于此，自己更关注网络的结构模式，包括结构模式强度、可预测性、网络结构熵等。

由于网络应用的发展，个人隐私保护以及网络空间安全越来越引起人们的重视。对于网络用户的个人隐私保护是实际应用中一个不可回避的问题。除了保护网络用户的个人隐私（个体身份、属性 ）等内容信息之外，公共可见的网络结构信息，包括节点在网络中的结构角色、链接关系等信息更难保护。为了充分利用大数据资源，需要在保护用户隐私的条件的进行数据的分析挖掘。所以，需要研究抗大数据分析的网络数据管理、使用方案，提出隐藏个体结构特征的网络调控方法，在不侵犯用户隐私的条件下进行网络数据的分析挖掘。