图神经网络在社会网络分析中的应用

19/23图神经网络在社会网络分析中的应用第一部分图神经网络在社交网络分析中的优势 2第二部分社交网络中节点和边的表示方法 5第三部分社区检测和网络聚类 7第四部分链接预测和演化分析 9第五部分影响力分析和信息扩散 11第六部分异常检测和网络安全 14第七部分图神经网络在社交网络分析工具中的应用 17第八部分图神经网络在社交网络分析中的挑战与未来展望 19

第一部分图神经网络在社交网络分析中的优势关键词关键要点可扩展性

1.图神经网络可以处理海量社交网络数据，即使该数据包含数十亿个节点和数万亿条边。

2.图神经网络的高效算法使它们能够在大型图上快速执行，从而促进实时分析和动态建模。

3.图神经网络的分布式训练技术允许将训练过程并行化到多个机器或云节点上，从而进一步提高可扩展性。

特征学习

1.图神经网络可以自动从社交网络数据中学习表示节点和边的有用特征，而无需手动特征工程。

2.图神经网络通过捕获节点和边之间的关系和依赖，能够生成更具信息性和区分性的特征表示。

3.图神经网络支持学习节点的动态特征，随着时间推移或社交网络的变更而更新，从而适应不断变化的社交环境。

结构建模

1.图神经网络明确建模了社交网络的结构，从而保留了节点和边之间的连接信息。

2.图神经网络可以捕捉到社交网络的复杂拓扑结构，例如社区、层次结构和影响力的传播路径。

3.图神经网络能够利用图结构进行推理，例如预测链接、识别社区成员以及估计节点之间的距离。

多模式数据集成

1.图神经网络可以集成来自不同来源和模态的社交网络数据，例如文本、图像和位置数据。

2.图神经网络通过利用多模式数据的互补信息，可以获得更全面的社交网络理解。

3.图神经网络能够执行跨模态关联和预测，例如根据文本内容预测节点之间的链接，或者根据图像相似性推荐朋友。

动态图建模

1.图神经网络可以处理动态社交网络，其中节点和边随着时间的推移而添加、删除或修改。

2.图神经网络通过定期更新节点和边表示，能够捕捉到社交网络的动态演变。

3.图神经网络支持预测动态社交网络的未来状态，例如识别即将发生的事件、预测趋势和检测异常行为。

隐私保护

1.图神经网络可以应用差分隐私技术，在保护个人隐私的同时分析社交网络数据。

2.图神经网络可以执行同态加密，允许在加密数据上执行分析，从而避免数据泄露。

3.图神经网络可以利用合成图生成技术，创建保留社交网络结构和统计特性的合成图，用于隐私保护的研究和建模。图神经网络在社交网络分析中的优势

1.捕获复杂关系

图神经网络（GNN）能够有效地捕获社交网络中复杂的结构和关系。相比于传统的机器学习方法，GNN考虑了节点之间的连接关系，而不是将其视为独立的数据点。

2.表征节点属性

GNN可以同时利用节点属性和结构信息。通过整合文本、图像或其他特征，GNN可以获得节点更全面的表征，从而提升社交网络分析的准确性。

3.鲁棒性

GNN对数据中的噪声和丢失具有鲁棒性。与基于线性模型的方法不同，GNN使用非线性激活函数，能够捕捉数据中的复杂模式，即使数据不完整或不准确。

4.建模动态网络

GNN可以动态地适应社交网络的演变。随着时间的推移，节点和边可能会添加、删除或更改。GNN可以更新神经网络权重以反映这些变化，从而进行准确的分析。

5.无监督学习

GNN可以执行无监督学习任务，例如社区检测、节点嵌入和关系预测。这种能力使GNN能够从未标记的数据中发现有意义的模式，揭示社交网络中隐藏的结构。

案例研究

1.社区检测

GNN在社交网络社区检测中取得了显着成功。例如，GraphSage算法利用邻域聚合函数捕获节点特征的局部邻域信息，有效地识别了网络中的社区。

2.节点嵌入

图神经网络嵌入算法，如Node2Vec，通过考虑节点的结构位置和邻域环境，生成低维的节点表征。这些嵌入可用于各种下游任务，如链接预测和节点分类。

3.关系预测

GNN可以预测社交网络中的关系，例如友谊、合作和冲突。例如，LinkPrediction算法使用消息传递机制在节点之间传播信息，以学习关系的模式，从而做出准确的预测。

数据证明

研究表明，GNN在社交网络分析方面优于传统机器学习方法。例如，在预测社交网络中的链接时，GNN算法的准确率通常比基于线性模型的算法高出10-20%。

结论

图神经网络在社交网络分析中发挥着至关重要的作用。它们能够捕获复杂的关系、表征节点属性、适应动态网络以及执行无监督学习任务。这些优势使GNN成为社交网络分析研究人员和从业人员的有力工具，能够从数据中获取深入的见解和做出准确的预测。第二部分社交网络中节点和边的表示方法关键词关键要点【节点表示】

1.直接特征：利用节点固有的信息，如用户个人资料、发布内容、关注列表等，进行特征提取和编码。

2.间接特征：基于节点在社交网络中的结构和交互模式，通过算法推断其潜在特征，如节点中心性、社区归属、连接强度等。

3.嵌入技术：将节点映射到低维、稠密且可学习的嵌入空间中，捕捉节点之间的相似性和关系。

【边表示】

社交网络中节点和边的表示方法

社交网络中的节点和边通常包含丰富的语义信息和关系模式，有效地表示这些信息对于深入的社交网络分析至关重要。以下介绍几种常用的表示方法：

节点表示

*特征向量表示：将节点的属性（如人口统计信息、兴趣、行为等）编码成一个特征向量。该方法简单直观，可用于机器学习和统计模型。

*嵌入表示：利用深度神经网络从节点的邻域和交互模式中学习低维嵌入。嵌入表示保留了节点的语义相似性和关系结构信息。

*图注意网络：一种基于注意机制的神经网络，通过关注邻居节点的重要性，生成节点的表示。该方法可以捕捉局部和全局邻域信息。

*图卷积网络：利用卷积操作在图结构数据上进行表示学习。图卷积网络可以提取节点在图中的位置和结构特征。

边表示

*权重表示：使用权重对边进行加权，反映节点之间的连接强度或交互频率。

*类型表示：将边分类为不同的类型（如“朋友”、“同事”），以捕获关系的语义含义。

*时空表示：考虑边的产生时间或空间位置，以捕获动态或地理信息。

*嵌入表示：利用深度神经网络从边的连接模式和属性中学习低维嵌入。嵌入表示保留了边的语义相似性和关系模式。

联合节点和边表示

*异构图网络：将不同类型的节点和边连接起来，形成异构图。异构图网络可以捕捉复杂的关系模式和语义信息。

*图神经场：将节点和边表示合并到一个统一的框架中。图神经场可以同时考虑局部和全局图结构信息，并学习节点和边的联合表示。

选择表示方法

选择合适的表示方法取决于具体的研究目标和数据特性。以下是几个需要考虑的因素：

*数据规模：大型社交网络可能需要高效的表示方法。

*数据类型：不同类型的属性和关系需要不同的表示方法。

*任务类型：不同的社交网络分析任务，如社区检测、链接预测等，需要特定的表示方法。

有效地表示社交网络中的节点和边是社交网络分析的基础。通过选择合适的表示方法，可以充分利用图结构数据，深入理解社交网络中的复杂关系模式。第三部分社区检测和网络聚类关键词关键要点社区检测

*社区检测旨在将网络中的节点划分为彼此紧密连接的子组，称为社区。

*基于图神经网络的社区检测方法将网络表示为图，其中节点表示个人或实体，边表示连接。

*图神经网络可以学习网络的结构和特征，从而在聚类过程中捕捉到社区的复杂关系。

网络聚类

社区检测和网络聚类

导言

社区检测是社会网络分析中的基本任务，其目的是识别网络中具有紧密联系的节点群组。网络聚类是一项类似的任务，它将网络中的节点分配到预先定义的类别或组中。

图神经网络在社区检测中的应用

图神经网络(GNN)在社区检测任务中表现出色。GNN能够有效地处理图结构数据，并学习节点和边之间的复杂关系。

GNN的社区检测算法

有许多基于GNN的社区检测算法，其中一些最常见的包括：

*GraphSage：通过聚合邻域节点的嵌入，以层次方式学习节点的嵌入。

*GraphAttentionNetwork(GAT)：使用自注意力机制，对邻域节点的重要程度进行建模，生成节点的加权嵌入。

*GraphConvolutionalNetwork(GCN)：在图上执行卷积运算，以提取节点和边的局部特征。

GNN在社区检测中的优势

GNN在社区检测任务中具有以下优势：

*非监督学习：GNN通常采用无监督学习，无需标记的数据。

*可解释性：GNN产生的嵌入可以提供对社区结构的解释性洞见。

*鲁棒性：GNN对图中的噪声和异常值具有鲁棒性。

网络聚类

网络聚类是将网络中的节点分配到预先定义的组中的任务。与社区检测不同，网络聚类需要有标签的数据来训练模型。

GNN的网络聚类算法

有许多基于GNN的网络聚类算法，其中一些最常见的包括：

*GraphClusteringNetwork(GCN)：使用GCN学习节点的嵌入，然后使用聚类算法（如k-means）对嵌入进行聚类。

*Cluster-GCN：将聚类任务直接集成到GNN模型中，通过优化聚类损失来训练模型。

*GraphContrastiveLearning(GCL)：利用对比学习技术，学习将相似节点映射到相似的嵌入，从而促进聚类。

GNN在网络聚类中的优势

GNN在网络聚类任务中具有以下优势：

*高准确性：GNN能够学习节点和边的丰富特征表示，从而提高聚类准确性。

*可扩展性：GNN可以处理大规模图，使网络聚类在现实世界应用程序中具有实用性。

*定制性：GNN模型可以通过调整架构和超参数进行定制，以满足特定聚类任务的需求。

应用

图神经网络在社会网络分析中的社区检测和网络聚类任务中有着广泛的应用，包括：

*找出网络中的影响力群体

*识别社交圈和社区

*检测异常活动和欺诈

*个性化内容推荐

结论

图神经网络已成为社会网络分析中社区检测和网络聚类任务的强大工具。GNN的非监督学习、可解释性、鲁棒性和定制性等优势使其成为解决这些任务的理想选择。随着GNN的持续发展，预计它们在社会网络分析和更广泛领域中的应用将不断扩大。第四部分链接预测和演化分析关键词关键要点【链接预测】

1.链接预测在社会网络分析中至关重要，它有助于识别新形成的链接和消失的链接。

2.图神经网络(GNN)已被证明在链接预测任务中非常有效，它们可以从图结构和节点特征中学习有用的表示。

3.最近的发展包括使用异质图神经网络来处理具有不同类型节点和边缘的异构社会网络。

【演化分析】

链接预测

链接预测是社交网络分析中一项重要的任务，其目标是预测网络中不存在的链接。图神经网络(GNN)通过学习节点和边的嵌入向量来有效解决此问题。

*嵌入学习：GNN使用信息聚合和更新操作来学习节点和边的嵌入向量。这些向量捕获了网络结构、节点属性和边权重等信息。

*链接评分：嵌入向量用于计算节点对之间的相似性或连接强度。相似度高的节点对更可能链接在一起。常用的评分函数包括余弦相似度和点积。

*阈值设置：根据评分阈值，模型预测是否存在链接。节点对的评分高于阈值表示预测链接存在，否则不存在。

演化分析

演化分析旨在研究社交网络随着时间的变化而发生的变化模式。GNN能够捕获网络的动态特性并预测其未来的演化。

*时间维度建模：GNN可以通过引入时间嵌入或时间卷积操作来考虑时间维度。这使得模型能够学习特定时间点的网络结构和嵌入向量。

*动态图神经网络：动态图神经网络(D-GNN)专为处理时间序列图数据而设计。它们使用递归或卷积操作来学习网络的演化模式。

*演化预测：D-GNN可以预测网络在未来时间点的结构或属性。例如，它们可以预测特定节点的邻域或网络中形成的链接数量。

具体应用场景

*好友推荐：在社交网络中推荐可能成为朋友的成员。

*社区检测：识别社交网络中的社区或群组。

*流言传播预测：预测流言或信息在网络中的传播路径。

*欺诈检测：检测社交网络中的欺诈性活动或异常行为。

*网络演化预测：预测社交网络在未来时间点的规模、结构和连接性。

示例

*谱图卷积网络(GCN)：一种广受欢迎的GNN，用于节点分类和链接预测任务。

*图注意网络(GAT)：一种专注于节点之间重要性的GNN，适用于社区检测和链接预测。

*时空图神经网络(ST-GNN)：一种D-GNN，用于预测动态社交网络的演化，例如友谊的形成和解散。

评价指标

*平均精度(MAP)：衡量链接预测准确度的指标。

*曲线下面积(AUC)：衡量模型区分正负链接的能力。

*网络动量：衡量网络随着时间的变化而发生的结构性变化。第五部分影响力分析和信息扩散关键词关键要点影响力分析

1.度量影响力矩阵：

-通过计算用户关注关系的加权平均值或其他复杂算法，创建用户之间的影响力矩阵，量化其相互影响程度。

-矩阵中元素的值代表用户对彼此的影响力，高值表示强烈影响力。

2.识别有影响力用户：

-利用影响力矩阵，识别具有较高影响力的用户，即中心性较高的用户。

-这些用户可以在社会网络中发挥关键作用，传播信息或影响他人。

3.影响力传播模型：

-使用图神经网络建立模型，模拟影响力在网络中传播的动态过程。

-模型可以预测信息或观点扩散的路径和速度，帮助企业或组织制定有效的营销策略或阻止负面舆论传播。

信息扩散

1.扩散过程建模：

-通过图神经网络构建信息扩散模型，模拟信息在网络中传播的过程。

-模型考虑了用户之间的连接关系、信息特征和用户偏好等因素。

2.传播路径预测：

-图神经网络可以预测信息在网络中传播的路径，了解信息如何从源头传播到其他用户。

-这种能力对于跟踪病毒传播、监控舆论和优化社交媒体营销活动至关重要。

3.扩散干预策略：

-图神经网络还可以帮助设计信息扩散干预策略，最大化信息的传播范围或阻止有害信息的传播。

-通过优化传播路径或识别关键影响力用户，可以针对性地进行信息干预。影响力分析

影响力分析在社交网络中至关重要，它可以识别个人或群体的网络影响力。图神经网络（GNN）通过考虑节点及其邻域的特性，通过计算节点的中心度或特征重要性分数来有效识别有影响力的节点。

*中心度度量：GNN可以计算各种中心度度量，例如度中心度、接近中心度或特征向量中心度，以确定网络中具有最大影响力的节点。

*特征重要性分数：GNN可以学习节点特征的重要性，从而估计其对网络的影响力。高特征重要性分数表示该节点在传播信息或影响网络行为方面具有较大的影响力。

信息扩散

信息扩散建模在社交网络中至关重要，它可以预测信息在网络中的传播模式。GNN通过学习网络结构和节点特征之间的关系，可以模拟信息的扩散过程。

*局部信息扩散：GNN可以利用信息在节点及其邻域之间的局部扩散模式，模拟信息在网络中的传播过程。通过将邻居的信息和特征纳入考虑，GNN可以预测节点从邻居接收信息的概率。

*全局信息扩散：GNN还可以通过考虑网络的全局结构，模拟信息的全局扩散。通过消息传递机制，GNN可以将从远处节点收到的信息传播到本地节点，从而模拟信息的长期传播。

应用示例

*识别网络关键意见领袖：GNN可用于识别社交网络中的关键意见领袖（KOL），他们拥有广泛的影响力并能有效地传播信息。

*病毒营销活动：GNN可用于设计病毒营销活动，通过识别网络上有影响力的节点并在其周围投放广告来最大化信息传播。

*信息传播预测：GNN可用于预测社交网络中信息的传播模式，帮助企业和政府在紧急情况下规划有效的通信策略。

*假新闻检测：GNN已被用于检测社交网络中的假新闻，通过识别虚假信息的传播路径并标记可疑用户。

数据充分性

GNN在影响力分析和信息扩散中的应用需要高质量、有代表性的数据。这包括：

*节点特征数据：每个节点的属性和特征，例如年龄、位置、兴趣等。

*网络结构数据：节点之间的连接信息，包括边缘类型、权重和时间戳。

*信息扩散数据：有关信息在网络中传播的观察或日志，包括传播路径和时间。

评价指标

GNN在影响力分析和信息扩散中的性能可以使用各种指标进行评估：

*准确性：正确识别有影响力节点或预测信息传播模式的能力。

*召回率：识别所有相关节点或预测传播路径的能力。

*F1分数：准确性和召回率的加权平均值。

*均方根误差（RMSE）：预测信息传播模式与实际观察之间的误差。第六部分异常检测和网络安全异常检测和网络安全

背景

社会网络是高度互连的复杂系统，网络中用户和交互信息之间的关联模式构成了潜在的异常行为。异常检测在社交网络分析中至关重要，因为它可以识别网络中的异常节点、边和子图，从而揭示可疑的活动和网络威胁。

图神经网络（GNN）

图神经网络是一种专注于图结构数据的深度学习方法。GNN可以通过聚合邻居节点的信息来学习节点和边上的表示，从而捕获网络中复杂的拓扑关系和交互模式。

GNN在异常检测中的应用

GNN在社交网络异常检测中的应用主要包括：

*检测可疑用户：GNN可以根据用户及其邻居的活动模式识别异常用户，例如创建虚假账户、散布恶意信息或参与网络钓鱼攻击。

*发现异常链接：GNN可以识别网络中连接模式异常的边，例如突然增加的连接或与恶意节点的连接。

*识别异常子图：GNN可以检测网络中结构或活动模式异常的子图，例如用户簇、垃圾邮件群组或僵尸网络。

网络安全中的应用

GNN在网络安全中的异常检测应用包括：

*入侵检测：GNN可以监测网络流量和用户行为，识别异常事件和可疑攻击迹象。

*恶意软件检测：GNN可以分析恶意软件代码和网络流量，识别恶意软件的特征和传播模式。

*网络取证：GNN可以协助调查人员分析网络证据，识别攻击者的身份和网络攻击的范围。

优势

GNN在社交网络异常检测和网络安全中的优势包括：

*捕获复杂的网络关系：GNN可以考虑网络中节点和边的复杂拓扑关系，从而提高检测准确性。

*学习隐含特征：GNN可以学习网络数据的隐含特征，揭示异常模式，即使这些模式并不明显。

*适应性强：GNN可以适应不同的网络结构和数据类型，使其能够应用于各种社交网络和网络安全场景。

挑战

GNN在社交网络异常检测中也面临一些挑战：

*数据稀疏性：社交网络数据通常稀疏，这意味着有些节点和边没有足够的信息来学习准确的表示。

*可解释性：GNN模型的内部运作机制可能复杂且难以解释，这给调查人员理解和解释检测结果带来挑战。

*计算成本：训练和部署GNN模型可能需要大量计算资源，尤其是在处理大型网络时。

未来的研究方向

GNN在社交网络异常检测和网络安全中仍有广阔的未来研究方向，包括：

*开发新的GNN架构：探索新的GNN架构，提高检测准确性，降低计算成本。

*增强可解释性：开发技术来解释GNN模型的预测，使调查人员能够理解检测结果背后的原因。

*应用于现实世界场景：将GNN集成到实际的社交网络分析和网络安全系统中，以提高网络安全性和抵御网络威胁。第七部分图神经网络在社交网络分析工具中的应用关键词关键要点网络结构嵌入

1.图神经网络可将社交网络中节点和边的特征信息编码为低维向量，实现网络结构的嵌入。

2.嵌入后的向量保留了网络拓扑结构和节点属性信息，便于后续分析任务。

3.网络嵌入可用于可视化、分类和聚类等任务。

社区检测

图神经网络在社交网络分析工具中的应用

引言

随着社交媒体的蓬勃发展，社交网络分析已成为理解人类互动、舆论趋势和信息传播的重要工具。图神经网络（GNN）作为一种先进的深度学习方法，它能够有效地处理图结构数据，因此在社交网络分析中得到了广泛的应用。

GNN在社交网络分析中的优越性

与传统机器学习模型相比，GNN具有以下优越性：

*对图结构的建模能力：GNN能够直接在图结构数据上进行操作，从而捕获图中节点和边之间复杂的交互关系。

*信息聚合能力：GNN可以聚合来自相邻节点的信息，从而提取高阶特征，揭示社会网络中的集体行为模式。

GNN在社交网络分析工具中的具体应用

在社交网络分析工具中，GNN被广泛应用于以下任务：

1.社区发现

GNN通过聚合节点邻域信息，可以识别社交网络中的社区结构。这些社区代表了具有相似特征或兴趣的节点群体，对于理解社交网络中的群体行为至关重要。

2.异常检测

GNN能够检测偏离社交网络中正常行为模式的异常节点或子图。通过识别这些异常，工具可以发现欺诈账户、可疑活动或其他需要关注的问题。

3.影响者识别

GNN可以识别社交网络中对信息传播和舆论形成有重大影响力的节点。通过确定这些影响者，工具可以帮助制定有针对性的营销活动或影响力营销策略。

4.情绪分析

GNN可以分析社交网络中的文本内容，提取用户的观点和情绪。这种分析能够深入了解公共舆论，识别关键问题或热点话题。

5.推荐系统

GNN可以利用社交网络中的连接信息，推荐用户可能感兴趣的物品或服务。通过个性化推荐，工具可以提高用户参与度和满意度。

成功案例

一些使用GNN的成功社交网络分析工具包括：

*Node2vec：社区发现和节点分类工具。

*GraphSage：高效的GNN，用于大规模图的表示学习。

*GAT：一种基于注意力机制的GNN，适用于节点和边特征的建模。

趋势与展望

随着GNN技术的发展，未来在社交网络分析工具中的应用将更加广泛：

*动态图建模：考虑社交网络随时间的变化，构建动态图模型。

*多模式数据集成：结合文本、图像和社交网络中的其他数据类型。

*可解释性：提高GNN模型的透明度，以理解决策过程和提高可信度。

结论

图神经网络凭借其对图结构数据的建模能力，在社交网络分析工具中发挥着变革性的作用。通过识别社区、检测异常、分析影响力和提供个性化推荐，GNN帮助专家和决策者更好地理解社交网络的复杂性，解决实际问题，并制定数据驱动的决策。随着GNN技术的不断发展，其在社交网络分析中的应用前景广阔。第八部分图神经网络在社交网络分析中的挑战与未来展望关键词关键要点【可解释性和可信度】

1.图神经网络（GNN）的决策过程往往是难以解释的，限制了其在社会网络分析中对用户行为准确预测的应用。

2.GNN的可靠性可能会受到社会网络数据的动态性和稀疏性的影响，导致在实际应用中准确率下降。

3.研究可解释性框架和评估方法，增强对GNN模型预测的理解和可信度，是未来研究的重要方向。

【数据隐私和偏见】

图神经网络在社交网络分析中的挑战与未来展望

挑战：

*可解释性差：图神经网络模型往往具有复杂的架构和非线性激活函数，这使得理解其决策过程变得困难。这对于社交网络分析至关重要，因为需要了解个人行为和网络动态背后的原因。

*数据稀疏性：社交网络数据通常稀疏，这意味着节点之间的连接很少。这给图神经网络模型的训练带来了挑战，因为它们需要足够的信息来学习网络中的模式和关系。

*隐私问题：社交网络数据包含个人信息，其分析必须符合隐私法规。图神经网络模型在处理此类敏感数据时需要考虑隐私保护措施。

*可扩展性：随着社交网络不断增长，图神经网络模型需要能够处理大规模网络。这需要高效的算法和优化技术，以实现模型的可扩展性。

*偏见和公平性：社交网络数据可能包含偏差和不公平，这可能会被图神经网络模型继承。必须解决这些问题以确保模型公平且不歧视。

未来展望：

*可解释性增强：研究人员正在探索新的方法来增强图神经网络的可解释性，例如可解释架构和可视化工具的发展。这将有助于提高模型的透明度并促进对社交网络行为的更好理解。

*自监督学习：自监督学习技术可用于从无标签社交网络数据中学习表示。这可以缓解数据稀疏性问题并提高模型性能。

*隐私保护技术：差分隐私、同态加密和其他隐私保护技术正在被探索，以使图神经网络模型能够在保护个人隐私的情况下处理敏感的社交网络数据。

*可扩展性优化：云计算和大数据技术的发展为图神经网络模型的可扩展性提供了新的机会。分布式训练和并行计算方法可用于处理大规模社交网络数据。

*偏见缓解：机器学习中的公平性研究正在为减轻图神经网络中偏见提供见解。反偏见技术，例如特定组保护和数据增强，可以用来促进模型的公平性和包容性。

其他潜在领域：

*动态图神经网络：社交网络不断变化，因此研究动态图神经网络对于捕获网络的演变模式至关重要。

*多视图图神经网络：社交网络