需求增加的传感、处理和存储能力的现代传感器,大量的信息丰富的数据正在迅速扩大在许多物理和社会领域,包括机器人、生物和经济科学。数据通常是由复杂的相互关联的过程,动态生成和编码关键信息的结构和操作这些网络现象。因此,复杂网络已经成为系统与很多因素,和设计的建模和优化数据通常应用于大规模的社会计算准确性更高。

因此,我们启动这个特殊问题在近期的事态发展,挑战,机遇的数据驱动的建模和优化复杂网络及其在社会计算应用。我们欢迎原始研究和评论文章在这些主题。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 数据驱动的金融市场调查或其他方面相关社会物理学或智能城市
• 社会计算智能软件系统应用程序
• 分析复杂系统科学从网络的角度
• 社会计算的数据驱动的智能建模
• 复杂网络的稳定性和定性分析
• 数据驱动的建模、分析、仿真和设计控制
• '时间和周期点的存在
• 新的数据驱动模型复杂网络的动态分析