摘要
复杂网络作为现实世界中各种复杂系统的抽象表示，其结构分析对于理解系统行为、预测系统演化以及优化系统性能至关重要。
随机游走作为一种经典的网络分析方法，近年来被广泛应用于节点重要性排序、社团结构探测、链接预测以及异常节点检测等方面。
然而，传统的随机游走模型往往忽略了游走过程中的记忆效应，难以有效捕捉网络中的复杂结构特征。
为克服这一局限性，含记忆随机游走模型应运而生，其通过引入记忆机制，能够更好地描述真实网络中的游走行为，进而提升网络结构分析的准确性和有效性。
本文首先阐述了复杂网络和随机游走的相关概念，并回顾了含记忆随机游走模型的发展历程；其次，重点介绍了不同记忆机制下的典型含记忆随机游走模型，并分析了其在网络结构分析中的应用；最后，总结了含记忆随机游走在复杂网络结构分析中的研究现状，并展望了其未来发展趋势。
关键词：复杂网络；随机游走；含记忆；结构分析；应用
1.1复杂网络
复杂网络是由大量节点和节点之间错综复杂的连接关系构成的网络结构，它普遍存在于自然界和人类社会中，例如社交网络、生物网络、交通网络等。
复杂网络区别于规则网络和随机网络，其节点度分布往往服从幂律分布，呈现出“少数节点高度连接，多数节点稀疏连接”的特征，即“无标度”特性。
此外，复杂网络还具有小世界效应、高聚类系数等特性，这些特性使得复杂网络能够更好地描述现实世界中的复杂系统。
1.2随机游走
随机游走是一种数学模型，用于描述网络中随机漫步者的运动轨迹。
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