高阶有向社区检测的多目标进化框架 背景与研究动机 在复杂网络科学领域，社区结构是网络研究中至关重要的特性之一。这种结构在众多实际网络中普遍存在，如社交网络、生物网络、交通网络等。社区检测技术可以有效地揭示网络的拓扑属性和功能特性，从而促进对网络行为机制的理解。目前，多数传统的社区检测方法依赖于低阶节点和边的连接模式。然而，研究表明，网络中的高阶特性——即重复出现的小子图结构“基元”（Motif）——在塑造网络的拓扑形态和功能特性中发挥着关键作用。 在有向网络中，基于基元的高阶社区检测近年来引起了广泛关注。这种方法不仅可以揭示网络的高阶中尺度结构，还能捕捉系统的功能特性。然而，现有方法通常侧重于基元密度的优化，忽略了有向边的方向性（非对称方向弧）及其对信息流特性的影响。由于信息流是决定网络传播...