随着万维网和在线社交网站的发展,规模大、结构复杂、动态性强的大规模网络应用而生.发现这些网络的潜在结构,是分析和理解网络数据的基本途径.概率模型以其灵活的建模和解释能力、坚实的理论框架成为各领域研究网络结构发现任务的有效工具,但该类方法存在计算瓶颈.近几年出现了一些基于概率模型的大规模网络结构发现方法,主要从网络表示、结构假设、参数求解这3 个方面解决计算问题.按照模型参数求解策略将已有方法归为两类:随机变分推理(stochastic variational inference)方法和在线EM(