专题介绍
机器学习在理解社会经济系统中的应用：动态、复杂性与网络
Machine learning for understanding socio-economic systems: dynamics, complexity and networks
随着大量数据集的持续增长，以及计算能力和机器学习技术的进步，我们对复杂系统的理解和预测能力发生了革命性的变化。本专题旨在汇集来自物理学、数学、数据科学、统计学、经济学、社会学和计算机科学等领域的前沿研究，以探讨机器学习在社会经济系统研究中的作用。
本专题重点关注利用机器学习和统计工具来揭示社会经济系统固有的动态、复杂性和网络效应。此外，与这些方法相关的挑战和机遇亦在出版范围内。我们的目标是为创新研究提供一个平台促进跨学科的对话，突出机器学习在这一背景下的潜力和局限性。内容受众包括研究人员和相关从业者，并将有助于整合和推动有关数据驱动技术在社会经济系统分析中的讨论。
关键词：
机器学习, 复杂系统, 动态, 社会经济系统, 网络
专题截稿日期：
2025年6月30日
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客座编辑
吴德胜 教授
中国科学院大学经济与管理学院
Professor Hong-Kun Zhang 张宏坤
美国马萨诸塞大学阿默斯特分校/大湾区大学
Professor Dr. Stefano Boccaletti
意大利CNR复杂系统研究所研究主任
Professor Ljupco Kocarev
Macedonian Academy of Sciences and Arts客座编辑寄语：
利用机器学习和统计工具来理解和预测适应中国复杂社会的社会经济系统行为有助于促进各国之间的科学合作，从而推动人类社会的发展。
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