更灵活的边连接关系
超边可以连接任意数量的节点，从而更灵活地表示多对多的关系。使得超图能够更好地捕捉数据之间的复杂关联性。
超图概念
图（graph）作为一种高效的关系表达结构，被广泛地应用于成对关系的建模中，例如对论文引用关系、私人社交、蛋白质交互反应等网络的建模。然而除了成对关系外，在很多场景中还存在大量一般简单图结构难以表达的非成对关系, 例如社交网络中存在的社区结构、特征关系中的簇结构等。在这些场景中, 研究者很难甚至无法区分各类结构内部样本与样本之间的交互关系。
而超图具有的一条边内包含任意个数节点的特性, 使其对于这种数据关系的表达有着天然的优势。具体来说，超图（hypergraph）是一类一条边可以包含任意节点数量的图结构, 其形式化表达如下:
H = (X, E)
其中，X是超图中全部节点元素, E是一组X的非空子集, 称为超边。
超图与传统图的区别
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更直观的数据表示
对于某些数据结构，超图能够提供更直观的表示方式。例如，当数据元素之间存在多对多的关系时，使用超图可以更清晰地表达这种关系。
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更适用于特定领域
超图在某些领域具有特别的优势，例如生物信息学、社交网络分析等。在这些领域中，超图能够更好地捕捉这类数据具有的关联性。
超图的种类
基于距离的超图生成方法：
(a) 基于最近邻的方法
(b) 基于距离的超图生成方法利用空间信息构建超边。
(c) 基于属性的超图生成方法通过将共享相同属性的顶点连接起来形成超边来构建超图。
(d) 基于网络的超图生成方法可以利用不仅是一阶信息，还有高阶信息（例如，二阶和三阶）来构建超图。
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