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网络是理解和建模物理、生物、神经科学、工程和社会科学中的复杂系统的基本工具。众所周知,许多网络具有丰富的低阶连接模式,可以在单个节点和边缘级别捕获这些模式。然而,复杂网络在小网络子图层次上的高阶组织在很大程度上仍然是未知的。在此,我们开发了一个基于高阶连通性模式的广义聚类网络框架。该框架为获得的簇的最优性和具有数十亿条边的网络的规模提供了数学保证。该框架揭示了许多网络中的高阶组织,包括神经网络中的信息传播单元和交通网络中的枢纽结构。结果表明,网络呈现出丰富的高阶组织结构,这些组织结构通过基于高阶连接模式的聚类显示出来。

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