联盟网络核心节点形成及其影响因素研究_刘凤朝
查找网络中的重要节点与关键路径分析
查找网络中的重要节点与关键路径分析网络中的重要节点与关键路径分析是一种重要的网络分析方法，用于确定网络中的关键节点和关键路径，以帮助我们理解和优化复杂系统的运行。
本文将深入研究这一方法，并探讨其在现实世界中的应用。
首先，我们需要了解什么是网络。
在计算机科学领域，网络是由节点和连接这些节点的边组成的图。
每个节点代表一个实体，如人、计算机或物理设备，而边代表它们之间的连接或关系。
在一个复杂系统中，有些节点比其他节点更为重要。
这些被称为“重要节点”，它们在系统运行、信息传递或决策制定方面起着至关重要的作用。
查找这些重要节点有助于我们了解系统运行机制，并采取相应措施以优化系统性能。
而“关键路径”则指一条连接起始点和终点，并且对整个系统性能有着至关重要影响的路径。
通过分析并确定关键路径，我们可以识别出对整个系统运行时间具有决定性影响因素，并采取相应措施以优化时间效率。
现实世界中许多复杂系统都可以被建模为网络，例如社交网络、交通网络、供应链网络等。
通过对这些系统进行重要节点与关键路径分析，我们可以获得有关系统运行和优化的重要见解。
在社交网络中，重要节点可以是具有广泛影响力的人物或组织。
通过分析这些重要节点的关系和行为，我们可以了解信息传播、社群形成等社交现象，并采取相应措施以优化信息传递效率或推广活动。
在交通网络中，重要节点可以是具有高流量的路口或枢纽。
通过分析这些重要节点的流量分布和拥堵情况，我们可以了解交通瓶颈所在，并采取相应措施以优化路网设计或调整道路流量。
在供应链网络中，重要节点可以是具有关键资源或物流能力的供应商或仓储中心。
通过分析这些重要节点之间的物流路径和时间成本，我们可以了解供应链运作效率，并采取相应措施以优化物流管理或调整供应商选择。
除了对现实世界中复杂系统进行分析外，在计算机科学领域也广泛运用了重要节点与关键路径分析方法。
例如，在计算机网络中，我们可以通过查找具有高度连接性和传输能力的路由器来确定重要节点，并通过优化路由算法来优化网络性能。
浅析ASON特点及其存在的问题
王 磊 丁 燕
（ 河水利职 业技术 学院 开封 黄
摘
４５ ０ ） ７ ０ ３
要 自动交换光网络 Ａ Ｏ Ｓ Ｎ是一种新型的光 网络 ， 也是未来光网络发展的趋势 。本文介绍了 Ａ Ｏ Ｓ Ｎ的组成及优势 ， 并分析了
目前该技术在应用 中所存 在的问题 。 关键宇 Ａ Ｏ 组成 优势 存在 的问题 ＳＮ
（ ｌ ｗ Ｒｉｅ ｎｅ ａ ｃ ｅｈ ｉａＩｓｔｔ Ｙｅｏ ｖｒ ｌ Ｃｏ ｓｒ ｎｙＴ ｃｎｃｌｎｔｕｅ ｖ ｉ
Ｋ ｉｎ ａｅｇ ｆ
４ ５０ ） ７０ ３
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二、Ｓ Ａ ＯＮ的组成
Ｋｅ ｗｏｒｓ ＡＳ ｙ ｄ ＯＮ
复杂网络的动态演化研究
复杂网络的动态演化研究在当今这个高度互联的世界中，复杂网络的概念已经渗透到了各个领域，从生物系统中的神经网络和基因调控网络，到社会系统中的人际关系网络和交通网络，再到技术领域的互联网和电力网络等等。
复杂网络并非是一成不变的，它们会随着时间的推移而不断演化，这种动态演化对于理解和预测网络的行为、性能以及潜在的风险具有至关重要的意义。
那么，什么是复杂网络的动态演化呢？简单来说，就是网络的结构、节点的属性以及节点之间的连接关系在时间尺度上的变化过程。
这种演化不是随机的，而是受到多种因素的驱动和影响。
首先，节点的加入和退出是导致网络动态演化的一个重要因素。
以社交网络为例，每天都有新用户注册加入，同时也有一些用户因为各种原因停止使用而退出。
新节点的加入可能会带来新的连接和信息传播路径，而节点的退出则可能导致局部网络结构的改变甚至是信息的丢失。
其次，节点之间连接的建立和断开也在不断塑造着网络的演化。
在商业合作网络中，企业之间的合作关系可能会因为市场变化、竞争压力或者战略调整而建立或解除。
这种连接的变化会直接影响网络的连通性和信息传播效率。
再者，节点属性的变化也不容忽视。
比如在科研合作网络中，研究人员的研究兴趣、学术影响力等属性会随着时间发生改变，这将影响他们在网络中的地位和与其他节点的连接关系。
复杂网络的动态演化具有一些显著的特点。
其中之一是自组织性。
网络在演化过程中往往会自发地形成一些特定的结构和模式，而不是完全由外部因素决定。
例如，在社交网络中，人们会自然地形成具有相似兴趣和背景的社群，这些社群内部的连接较为紧密，而社群之间的连接相对稀疏。
另一个特点是适应性。
网络能够根据环境和内部的变化进行调整和优化。
比如在交通网络中，当某条道路出现拥堵时，车辆会自动选择其他路径，从而导致网络中的流量分布发生改变，以适应新的情况。
复杂网络的动态演化研究具有广泛的应用价值。
在疾病传播的研究中，通过分析人际接触网络的动态演化，可以更好地预测疾病的传播趋势，制定有效的防控策略。
中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素
中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素一、本文概述《中国创新发展的空间关联网络结构及驱动因素》这篇文章旨在深入探索中国创新发展的空间关联网络结构，并揭示其背后的驱动因素。
随着全球化和知识经济的不断发展，创新已成为推动国家经济发展的重要引擎。
中国作为世界上最大的发展中国家，其创新发展的空间关联网络结构具有独特的特征和复杂的驱动因素。
因此，本文的研究具有重要的理论和实践意义。
文章首先对中国创新发展的空间关联网络结构进行了全面的概述，包括网络的基本构成、主要节点、连接关系以及整体的网络形态等。
在此基础上，文章进一步分析了影响创新发展的主要因素，包括政策支持、资金投入、人才培养、科技基础设施建设等。
这些因素不仅直接影响创新活动的发生和发展，还通过影响创新空间关联网络的结构和功能，间接推动中国创新体系的发展。
通过深入研究和分析，文章揭示了中国创新发展空间关联网络结构的复杂性和动态性，以及驱动因素的多元化和相互作用性。
这不仅有助于我们更好地理解和把握中国创新发展的内在规律和运行机制，也为政策制定者和实践者提供了有益的参考和启示。
本文旨在通过系统研究和分析，揭示中国创新发展的空间关联网络结构及其驱动因素，为中国创新体系的优化和发展提供理论支持和实践指导。
二、中国创新发展的空间关联网络结构分析随着中国经济的快速发展，创新已成为推动其进一步增长的关键动力。
这种创新不仅体现在技术、产品和服务的更新迭代上，更体现在空间关联网络结构的优化和升级上。
中国创新发展的空间关联网络结构具有鲜明的层次性和多元性，这主要得益于其庞大的经济体量、丰富的资源分布和不断完善的交通基础设施。
从层次性来看，中国的创新发展呈现出明显的区域差异。
以北京、上海等一线城市为核心的东部沿海地区，凭借其强大的科技实力、人才资源和资本优势，形成了引领全国的创新发展高地。
这些地区不仅自身创新能力强，而且通过技术溢出、产业转移等方式，对周边地区产生强大的辐射带动作用。
论文作者合作网络分析研究
论文作者合作网络分析研究在网络化时代，对于科学研究来说，合作已经成为了必不可少的一环。
而在变化迅速的科学研究领域中，网络分析也逐渐成为了研究者们研究合作网络的一个重要工具。
在本文中，我们将重点探讨论文作者在网络分析研究中的合作。
一、网络分析网络分析是一种研究人与人、人与物之间关系的统计方法。
在网络分析中，节点表示实体，边表示它们之间的联系。
通过对网络结构的分析，可以了解各节点之间关系的强度、分布和属性等信息。
网络分析在社会学、心理学、医学等领域得到了广泛应用。
其中，对于科学研究来说，网络分析已经成为了研究学科合作性质的一种重要方法。
通过研究学科合作网络的结构，可以了解各学科之间的联系与合作情况，从而探究学科之间的交叉和协同，为跨学科研究提供参考。
二、文献合作网络分析研究在现代科研工作中，大部分论文都是由多个作者共同完成的。
因此，对于文献合作模式的分析，也成为了网络分析领域中研究的一个热点问题。
文献合作网络分析研究主要通过构建文献共现网络来实现。
在文献共现网络中，每个节点表示一个关键词或者一个作者。
如果两个节点之间在同一个文献中共同出现，则它们之间就有一条边相连。
文献合作网络结构分析的方法主要包括：微观分析、宏观分析和混合分析。
微观分析主要研究节点之间单个合作的情况；宏观分析则主要研究网络整体结构与性质；混合分析则将两种分析方法结合在一起，从不同维度深入研究文献合作网络的特征和规律。
在研究文献合作网络的过程中，也经常使用社区发现算法。
社区是一个节点集合，其中的节点之间联系紧密，而和其他社区之间联系稀疏。
通过使用社区发现算法，可以将大网络分解成多个小的社区网络，从而方便对文献合作网络进行分析。
三、文献共同撰写与学术交流文献合作网络分析研究不仅有助于了解学科之间的交叉和协同关系，也能够促进学术交流。
由于文献合作能够促进学者之间的交流，使得科学研究得以加速推进。
虽然文献合作网络分析是一种对文献共同撰写变量的分析，但是，我们不能仅仅将其视为一种分析方法。
论文作者合作网络对科学成果影响力的分析与评估
论文作者合作网络对科学成果影响力的分析与评估随着科技的进步，科学研究正变得越来越复杂，要解决的问题也变得越来越具有挑战性。
在面对这些挑战时，越来越多的研究者开始通过合作构建一个广泛的合作网络，以共同推动科学研究的进展。
然而，研究员的合作网络是否会对其科学成果的影响力产生积极的影响，这值得进一步研究和评估。
首先，研究者的合作网络可以提供更多的资源和知识。
合作网络的建立意味着研究者可以共享实验设备、研究工具和专业知识。
这种资源的共享可以帮助研究团队解决一些困扰他们的难题，并为科学成果的实现提供更好的条件。
此外，研究者之间的合作还可以促进跨学科的交流与合作，推动科学研究的创新和发展。
其次，研究者的合作网络可以扩大科学成果的影响范围。
通过合作，研究者可以共同撰写论文，将自己的研究成果推向更广泛的科学界。
与研究者之间的合作相比，单独撰写论文的研究者更容易被忽视或忽视一些有价值的研究成果。
合著论文还可以促进科学领域的学术交流和合作，使科学界更好地了解和认可研究者及其研究成果。
此外，研究者的合作网络还可以提供更多的合作机会和研究项目。
在合作网络中，研究者可以共享自身所拥有的研究项目的信息，从而更容易找到合适的合作伙伴。
这种合作伙伴关系不仅可以为研究者提供共同工作的机会，还可以扩大他们的研究影响力。
通过合作开展更大规模的研究项目，研究者可以获得更多的资源，提高科学研究的可行性和影响力。
然而，尽管研究者的合作网络对科学成果的影响力有着积极的影响，但我们也不能否认存在一些负面因素。
例如，研究者之间的合作可能受到地理位置、学术背景和合作动机等因素的限制。
这可能导致合作网络的局限性，限制了科学成果的传播和影响力的拓展。
此外，合作网络还可能导致合著论文数量的增加，使一些有价值的研究成果被掩盖在众多合著论文中，降低它们的影响力。
为了评估研究者合作网络对科学成果影响力的有效性，我们可以采用几种方法和指标。
首先，可以使用引用频率指标来衡量科学成果的影响力。
影响节点的因素分析
影响节点的因素分析
影响节点的因素可以分为以下几个方面：
1. 节点的重要性：节点的重要性是指对整个网络的影响程度。
常用的度中心性、介数中心性、接近中心性等指标可以用来衡量节点的重要性。
2. 节点的度：节点的度是指与该节点相连接的边的数量。
节点的度越高，则表示它与其他节点之间的联系越多，对整个网络的信息传播和影响力可能更大。
3. 节点的位置：节点的位置是指节点在网络中的位置和结构。
例如，节点的位置是否属于网络的核心部分，是否属于网络的边缘部分等，都可能影响节点的影响力。
4. 节点的属性：节点的属性是指节点的特征和性质。
例如，节点的属性可以包括节点的年龄、性别、地理位置等信息，这些属性可能会影响节点在网络中的行为和影响力。
5. 节点间的连接关系：节点间的连接关系是指节点之间的边或链接。
节点之间的连接关系可以是直接连接，也可以是间接连接，这些连接关系可能会影响节点的传播能力和影响力。
6. 节点的行为和决策：节点的行为和决策是指节点在网络中的行为和决策。
节
点的行为和决策可能会受到节点自身的偏好、效用函数等因素的影响，从而影响节点的传播能力和影响力。
综上所述，节点的重要性、节点的度、节点的位置、节点的属性、节点间的连接关系、节点的行为和决策等因素都可以影响节点在网络中的传播能力和影响力。
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在线学习交互关系网络中主导节点影响力研究
通过模拟信息在网络中的传播过程，分析主导节点在信 息传播中的重要性和作用，如影响力传播算法、 PageRank算法等。
基于用户行为分析
通过对用户行为数据的挖掘和分析，研究主导节点对其 他节点行为的影响，如用户点击、评论、转发等行为的 关联分析。
数据来源及处理
数据来源
收集在线学习平台中的用户行为数据、社交媒体中的交 互数据、论坛讨论数据等，建立网络关系数据库。
促进在线社区发展
通过对主导节点的分析和利用，可以促进在线社 区的发展和壮大，提高用户黏性和社区活跃度。
提高在线学习效果
通过识别和利用主导节点的优势，可以更好地满 足用户需求，提高在线学习的效果和满意度。
扩展网络应用价值
本研究还可以为其他网络领域提供理论参考和实 践指导，扩展网络分析方法的应用范围和价值。
目前的研究模型较为简单，未能 完全模拟现实中的复杂情况，需 要进一步改进和优化。
针对不同在线学习平台的节点影 响力研究尚属空白，未来可以开 展跨平台的研究以揭示更多规律 。
除了节点关联性和影响力模型外 ，还有许多其他因素（如用户行 为、内容质量等）可能影响在线 学习交互关系网络中的影响力传 播，需要进一步探索和研究。
提出了一个影响力传播模型，并 验证了其有效性，可以准确地预 测节点的传播能力。
03
节点间关联性的重 要性
研究表明，节点之间的关联性对 影响力传播具有重要影响，需要 进一步深入研究。
研究不足与展望
数据局限性
模型复杂性
跨平台研究
影响因素的多样性
由于实际在线学习环境的高度动 态性和复杂性，现有研究在数据 采集和分析方面存在一定的局限 性。
研究现状及不足
01
联盟网络核心节点形成及其影响因素研究
Ｆｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎｆ ｌ ｕ ｅ ｎｃ ｉ ｎｇ Ｆａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ ｏ ｆ Ｆｏ ｃ ａ ｌ Ｎｏ ｄｅ ｓ ｉ ｎ Ａｌ ｌ ｉ ａ ｎｃ ｅ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋｓ
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（ Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｕ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ ，Ｌｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｓ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｌ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｉ ｎ Ｔｅ ｌ ｅ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ，ｔ ｈ ｉ ｓ
ｐａ ｐ ｅ ｒ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏｄ ｕｃ ｅ ｓ ｎｅ ｔ ｗ ｏｒ ｋ ｆ ｒ ａ ｇ ｍｅ ｎｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈｅ ｆ ｏ ｃ ａ ｌ ｎｏ ｄｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｐｅ ｒ ｉ ｏｄ ｓ，ａ ｎｄ ａ ｎａ ｌ ｙｚ ｅ ｓ
ｍｅ ｃ ｈａ ｎ ｉ ｓ ｍ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ａ ｌ ｌ ｉ ａ ｎ ｃ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ；ｆ ｏｃ ａ ｌ ｎ ｏ ｄｅ；ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｌ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｉ ｎｆ ｌ ｕ ｅ ｎ ｃ ｉ ｎｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏｒ
联 盟 网 络 核 心 节 点 形 成 及 其 影 响 因 素 研 究
刘凤 朝 姜 滨 滨
复杂网络中节点耦合对集体行为演化影响的建模与分析
复杂网络中节点耦合对集体行为演化影响的建模与分析复杂网络理论是研究网络结构和动力学过程相互作用的重要领域。
节点之间的耦合强度对于网络的演化和集体行为的形成具有重要影响。
本文将探讨复杂网络中节点耦合对集体行为演化的建模与分析。
首先，我们来了解复杂网络的基本概念。
复杂网络是由大量节点和节点之间的连接构成的网络结构。
节点可以代表个体、分子或其他具有交互性质的对象，连接则代表节点之间的相互作用关系。
复杂网络的拓扑结构可以是随机的、小世界的或者尺度无关的，不同的拓扑结构会影响网络的性质和行为。
节点的耦合强度决定了节点之间相互作用的程度，是决定集体行为演化的关键因素之一。
在建模复杂网络中节点耦合对集体行为演化的过程中，我们可以采用一些经典的模型，如Kuramoto模型、Ising模型和社会力模型等。
这些模型可以很好地描述节点之间的相互作用和集体行为的演化。
在这些模型中，节点耦合一般通过耦合矩阵来表示，耦合矩阵的元素描述了节点之间相互作用的强度。
通过调节耦合矩阵的元素，我们可以研究节点耦合对集体行为演化的影响。
在具体分析节点耦合对集体行为演化的影响时，我们可以采用一些重要的指标来评估网络的性质和行为。
例如，相变点是研究节点耦合对集体行为演化影响的重要指标之一。
相变点是指网络在节点耦合强度变化过程中的一个关键点，此时网络的性质会发生突变。
相变点的研究有助于我们理解节点耦合对集体行为演化的影响机制。
除了相变点，网络震荡和同步性也是研究节点耦合对集体行为演化的重要指标。
网络震荡是指网络中节点间周期性的振荡行为，而同步性则表示节点之间的行为趋于一致。
通过研究网络震荡和同步性，我们可以了解节点耦合对集体行为演化的调控方式。
此外，节点耦合的拓扑结构也对集体行为演化起着重要的影响。
节点耦合可以是全连接的、随机连接的或者具有某种特定拓扑结构的。
不同的节点耦合拓扑结构会导致不同的集体行为演化模式。
因此，研究节点耦合拓扑结构对集体行为的影响，有助于深入理解复杂网络中节点耦合机制的作用。
2023年 H W 总结
2023年H W总结1.H W经验总结1.1.紧急避险措施：暴露面最小化，访问链接白名单由于我校日常就有留存核心数据中心所有系统web应用全流量日志的措施，本次护网前、中期在发现几个大系统存在较多漏洞，在系统管理员甚至开发公司均不熟悉系统源代码内容的紧急情况下，我们采取编写脚本，从留存的系统历史链接中快速统计分析出保障普通用户正常操作的接口链接及参数信息，在WAF设备上设计实现出一条策略开放所有白名单接口，封禁其他所有接口的措施。
在护网过程中，这些规则起到了很好的防护作用，抵挡了多次0day攻击，并对攻击的发生还起到了有效的警示作用，由于封禁攻击来源ip和分析攻击路径的及时，使我们能多次第一时间发现我校人员统一身份账号被盗的情况，采取措施后阻断了其后更多攻击的发生。
如5月30日发现的针对统一身份认证系统的0day攻击被自定义规则拦截：1.2.源代码链接高效梳理攻防期间，我们不断发现几个大系统存在高危漏洞，而在系统管理员甚至开发公司都不熟悉系统源代码，源代码量又极大的情况下，立即采取通过分析系统源代码的编写特征，结合快速文本分析的方法，实现了一次性从海量源代码中提取系统所有链接或参数，从而快速掌握系统所有暴露接口的目标，这项措施非常有利于后续进行人工细节源代码漏洞分析，以及批量越权漏洞的测试操作，在攻防过程中起到了攻击警示风向标的作用。
1.2.1.提取统一门户系统250多个接口通过以上措施我们协助开发公司成功地在2天内修复了统一门户系统200多个接口的越权漏洞。
1.2.2.提取统一身份认证系统链接367个提取统一身份认证系统链接367个，安服公司技术人员通过人工源代码审计发现其中若干cas接口都存在极高危的越权和信息泄露风险。
采取紧急避险措施后这些接口均被封禁，因此在0day攻击中系统未出现安全威胁。
1.2.3.提取参数值376个为避免XX系统存在0day漏洞被攻击，安全组紧急对招聘系统源代码进行分析，结合上述两次攻击均为同一URL路径，但参数值不同的特点，从源代码中统一提取出参数值376个。
关键节点的构建
关键节点的构建引言关键节点是指在复杂网络中具有重要地位和影响力的节点。
在社交网络、交通网络、电力网络等各种复杂系统中，关键节点的构建和研究具有重要意义。
本文将深入探讨关键节点的构建方法和应用领域，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
一、关键节点的定义与意义1.1 关键节点定义关键节点是指在复杂网络中，其删除或破坏将导致系统功能或结构发生显著变化的节点。
通常，这些节点具有较高的度中心性、介数中心性或其他重要指标。
1.2 关键节点的意义关键节点在实际应用中具有重要意义。
首先，通过识别和保护关键节点，可以提高系统鲁棒性和抗干扰能力。
其次，在设计新型网络结构时，可以根据关键节点特征进行优化设计。
此外，在社交影响力传播、疾病传播等领域也可以通过分析关键节点来预测系统行为。
二、常见方法与指标2.1 度中心性方法度中心性是最简单也是最常用的评估指标之一。
度中心性高的节点通常与大量其他节点相连，其删除将导致网络的连通性下降。
2.2 介数中心性方法介数中心性是衡量节点在网络中的信息传递能力。
具有高介数中心性的节点在信息传播过程中起到关键作用，其删除将导致信息传递路径变长。
2.3 特征向量方法特征向量方法是一种基于矩阵特征值和特征向量的分析方法。
通过计算网络矩阵的特征值和特征向量，可以得到关键节点。
2.4 改进算法与指标除了常见的度、介数、特征向量等指标外，还有一些改进算法和指标可以用于关键节点构建。
例如，基于社区结构、网络动力学等方面的指标可以更准确地识别关键节点。
三、关键节点构建应用领域3.1 社交网络分析在社交网络分析领域，识别和研究关键节点对于了解社交影响力传播、舆论引导等具有重要意义。
通过分析社交网络中的关键节点，可以预测信息传播路径和影响力扩散规律。
3.2 交通系统优化在城市交通系统优化方面，识别关键节点可以帮助我们更好地规划交通路网和优化交通流。
通过分析交通网络中的关键节点，可以找到最优的路线和拥堵瓶颈，提高交通效率和减少拥堵现象。
基于CPSO的WSN路由优化
基于CPSO的WSN路由优化吕春峰;朱力宏【摘要】The traditional wireless sensor network has the disadvantages of short survival time, big energy loss, the whole network energy unbalance, this paper proposes to use the CPSO( chaotic particle swarm optimization algo-rithm) for routing optimization, this paper mainly introduces the useof this algorithm for WSN (Wireless Sensor Net-work) process route optimization. The test results show that, through the wireless sensor network optimization with the network survival time is long, small energy loss, the energy balance network advantages.%针对传统的无线传感器网络存在网络生存时间短、能量损耗大、整个网络能量不均衡的问题，提出使用CPSO(混沌粒子群算法)对路由进行优化。
介绍了对WSN(无线传感器网络)路由进行优化的过程。
测试结果表明，经过优化的无线传感器网络具有网络生存时间长、能量损耗小、整个网络能量均衡的优点。
【期刊名称】《郑州铁路职业技术学院学报》【年(卷),期】2016(028)004【总页数】3页(P12-14)【关键词】CPSO;WSN;粒子群算法【作者】吕春峰;朱力宏【作者单位】郑州铁路职业技术学院，河南郑州450052;郑州铁路职业技术学院，河南郑州 450052【正文语种】中文【中图分类】G642无线传感器节点通常所处的环境是比较危险的。
物联网中WSN网络中的节点故障快速定位模块设计与实现
物联网中WSN网络中的节点故障快速定位模块设计与实现韩丹;张荆沙;李吴松;卢云霞【摘要】Traditional node fault positioning method based on Bayesian method,in the complex environment of the Internet of things,is limited by the instability and imperfection of the network topology structure,which leads to low efficiency of node fault positioning. For rapid detection of node failures in WSN,a fast positioning module for node faults in WSN is designed in this paper to detect the operation condition of sensor submodule,processor submodule,wireless communication submodule and energy supply submodule in WSN nodes,and obtain the node fault information in real time. The function design of the network gateway node,reference node and uncertain node in WSN is introduced. The node information processing and control are achieved with CC2530 chip. The technological process of main program and the terminal services program in the software design process of WSN node fault positioning module is given. The experiment result shows that the designed node fault positioning mod⁃ule has the advantages of high efficiency,accuracy and robustness in the node fault location.%在复杂的物联网环境中，传统依据贝叶斯的节点故障定位方法，受到网络拓扑结构的不稳定性以及不完整性的限制，导致节点故障定位效率低。
联盟网络核心节点形成及其影响因素研究_刘凤朝
ＤＯＩ编码：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－８８４ｘ．２０１３．０５．００７联盟网络核心节点形成及其影响因素研究刘凤朝 姜滨滨（大连理工大学管理与经济学部） 摘要：以电信产业战略联盟网络为研究对象，引入网络分解度方法识别考察期内网络的核心节点，从时序上分析网络核心节点的形成、功能演化及其影响因素。
研究发现：核心节点的形成存在路径依赖，也受节点技术水平影响；联盟网络中核心节点的形成及演化是优先连接机制作用的结果。
关键词：联盟网络；核心节点；功能演化；影响因素中图法分类号：Ｃ９３；Ｆ２０４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２－８８４Ｘ（２０１３）０５－０６７１－０７Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｆｏｃａｌ Ｎｏｄｅｓ ｉｎ Ａｌｌｉａｎｃｅ ＮｅｔｗｏｒｋｓＬＩＵ Ｆｅｎｇｃｈａｏ ＪＩＡＮＧ Ｂｉｎｂｉｎ（Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｅｔ ｔｈｅ ａｌｌｉａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅ ｐｅｒｉｏｄｓ，ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓｉｔｓ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔｐａｔｈ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ ａｎｄ ｆｉｒｍｓ’ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｌｅｖｅｌｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｏ ｔｈｅ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｌｌｉ－ａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ’ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｒｅｆｅｒｅｎｔｉａｌ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｌｌｉａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅ；ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ收稿日期：２０１２－０１－０４基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１１７３０２６，７０９７３０１２） 由于市场竞争的加剧和创新资源、研发能力等的约束，企业的技术创新面临诸多不确定因素，越来越多的企业难以通过独立技术创新去应对激烈的市场竞争。
多卫星链路消息分发机制的设计与实现
多卫星链路消息分发机制的设计与实现刘晓锋;崔宗星【摘要】提出一种多卫星链路消息分发处理的方法.该方法首先建立和维护全网成员状态表,利用该表能够直观地获取成员间拓扑关系、网络状态及链路质量等信息.其次给出卫星帧格式及协议转换流程,并提出多卫星链路下的链路选择方法,采用生命周期管理、优先级发送、重发机制等技术手段进行消息发送控制.最后提出该方法实现的具体技术途径,同时该方法已应用在实际设备中,运行结果表明该方法的正确性和可靠性.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)008【总页数】4页(P124-126,142)【关键词】卫星链路质量;消息协议转换;链路选择;消息发送控制【作者】刘晓锋;崔宗星【作者单位】中国电子科技集团公司第20研究所,西安 710068;中国电子科技集团公司第20研究所,西安 710068【正文语种】中文0 引言信息化作战中，作战态势瞬息万变；作战节奏转换迅速；作战区域趋向广阔，指挥控制也逐步延伸到全球范围[1]。
卫星数据链利用卫星链路作为传输媒介，对数据链消息进行加工与处理实现信息增值，提供面向各作战单元的信息交链，满足广域范围的作战需求。
随着联合作战中指挥控制对消息时延、送达率及信道容量提出更高的要求，迫切需研究卫星链路信息分发处理技术，既要考虑异构卫星体制的技术特征，又要保证数据链消息快速可靠地送达，满足消息QoS保障需求。
服务质量QoS主要指标包括时延、丢包率及吞吐量[2]。
本文主要围绕多卫星链路消息分发处理机制展开研究。
1 卫星数据链消息分发处理系统结构卫星数据链消息分发处理系统结构示意图如图1所示。
卫星数据链消息源能够依据作战应用产生数据链消息。
消息分发处理是依据卫星信道的速率、链路质量等特征对数据链消息进行处理，主要技术手段包括：拓扑关系维护、链路质量统计、消息协议转换、消息发送控制等，能够实现业务消息与卫星链路适配，提高信道利用率，满足业务应用指标需求。
核心网络发展趋势的研究_1
核心网络发展趋势的研究发布时间：2022-08-30T05:44:34.549Z 来源：《中国科技信息》2022年33卷第4月8期作者：董凯[导读] 核心网在我国发展的速度是非常快的，其发展的主要趋势就是融合化、扁平化以及IP化，这样建立起的核心网网络结构，网络成本更低，结构更加简单，而且网络运营的效率更快，能够更加快速的进行新型业务的部署董凯哈尔滨市华能集中供热有限公司，黑龙江哈尔滨 150026摘要：核心网在我国发展的速度是非常快的，其发展的主要趋势就是融合化、扁平化以及IP化，这样建立起的核心网网络结构，网络成本更低，结构更加简单，而且网络运营的效率更快，能够更加快速的进行新型业务的部署，同时还能够和运营商的全业务运营战略进行结合。
并且如今我们还在开始应用IMS，特别是运营商在开展了全业务经营以后，IP多媒体业务因为其能够被控制，所以颇受人们的关注。
关键词：核心网络；IMS；基于P2P的重叠网架构；SDN引言：现代社会科技正在快速的发展，各种新兴业务也在不断的出现，这给核心网络也带来了很大的挑战，为了适应社会发展的需要，必须要尽快的进行改造与完善。
IMS、SDN以及P2P重叠网构架都是当下颇受人们瞩目的技术，下面我们就对他们如何影响核心网络的发展展开了研究。
1核心网络的IP化演进将分阶段进行在现代社会环境下，传统的TDM交换机暴露出了很多的问题，比如说容量太小、设备老化严重、节点数量比较多以及运维成本比较高等，同时，有些厂家也不会为设备进行维保服务，如今，运营商大多都采用了核心网IP化战略，不过，他们的具体选择的技术或者演进路线却并不相同。
其中就有着通过软交换来演进网络的方式。
根据这一思路，运营商需要逐步的将TDM交换机退网，逐渐的演进成为软交换设备。
而且，在业务需要的促使下，很多的运营商都采用了IMS系统，能够提供多媒体业务，所以，他们的网络结构下，既有软交换，也有着IMS，两者正处于并存的状态。
技术创新网络节点退出因素实证研究
技术创新网络节点退出因素实证研究刘璐;刘晓燕【摘要】技术创新网络中节点的退出会影响网络的稳定性，甚至导致网络瓦解。
研究网络中节点退出的影响因素，有助于网络中节点关系的治理。
使用社会网络分析法和统计分析法，以集成电路产业专利合作网络为例对节点退出影响因素进行分析。
研究表明，节点规模越大、网络关系密度越大、节点中间中心性越大，节点越不易退出网络；网络规模多样性越大、网络规模差异性越大，节点越容易退出网络。
%Nodes exit from technology innovation network will affect stability of the network,even lead to network collapse. The study on influencing factors of nodes exit from network will help nodes’relationship management.This paper analyzes influencing factors of nodes exit as an example of the patent cooperation network based on social network analysis and statis-tical analysis.Studies show that the larger the size of node,the higher the density of the network and the higher the node centrality degree would be;node is more difficult to exit the network;the larger the diversity of network size,the larger the difference in size would be,and node is more likely to exit the network.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2016(036)001【总页数】4页(P8-11)【关键词】技术创新网络;集成电路;专利;节点退出【作者】刘璐;刘晓燕【作者单位】北京理工大学管理与经济学院，北京 100081;北京工业大学经济与管理学院，北京 100124【正文语种】中文【中图分类】F273.71991年Freeman在系统创新网络概念的基础上，认为创新网络是为了系统性创新的一种基本制度安排，具有非正式及隐含特征的关系，网络架构的主要连接机制是企业间的创新合作关系[1]。
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ＤＯＩ编码：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－８８４ｘ．２０１３．０５．００７联盟网络核心节点形成及其影响因素研究刘凤朝 姜滨滨（大连理工大学管理与经济学部） 摘要：以电信产业战略联盟网络为研究对象，引入网络分解度方法识别考察期内网络的核心节点，从时序上分析网络核心节点的形成、功能演化及其影响因素。
研究发现：核心节点的形成存在路径依赖，也受节点技术水平影响；联盟网络中核心节点的形成及演化是优先连接机制作用的结果。
关键词：联盟网络；核心节点；功能演化；影响因素中图法分类号：Ｃ９３；Ｆ２０４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２－８８４Ｘ（２０１３）０５－０６７１－０７Ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ Ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｆｏｃａｌ Ｎｏｄｅｓ ｉｎ Ａｌｌｉａｎｃｅ ＮｅｔｗｏｒｋｓＬＩＵ Ｆｅｎｇｃｈａｏ ＪＩＡＮＧ Ｂｉｎｂｉｎ（Ｄａｌｉａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｄａｌｉａｎ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｅｔ ｔｈｅ ａｌｌｉａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ａｓ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｂｊｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｆｒａｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅ ｐｅｒｉｏｄｓ，ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｓｉｔｓ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｄａｔａ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔｐａｔｈ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ ａｎｄ ｆｉｒｍｓ’ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ ｌｅｖｅｌｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｏ ｔｈｅ ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｌｌｉ－ａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅｓ’ｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｐｒｅｆｅｒｅｎｔｉａｌ ａｔｔａｃｈｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｌｌｉａｎｃｅ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｏｃａｌ ｎｏｄｅ；ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ收稿日期：２０１２－０１－０４基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１１７３０２６，７０９７３０１２） 由于市场竞争的加剧和创新资源、研发能力等的约束，企业的技术创新面临诸多不确定因素，越来越多的企业难以通过独立技术创新去应对激烈的市场竞争。
网络作为介于企业和市场之间的一种创新组织形式和治理模式，逐步成为创新活动的主导模式。
企业借助正式或非正式合作形成的网络来实现技术创新日趋普遍化、常态化。
随着创新网络企业成员的不断增加，创新网络的结构日趋复杂，节点间的分工与协同机制逐步完善。
如何有效嵌入创新网络，并通过功能提升，占据网络有利位置，逐步成为网络核心节点，是企业创新战略的基本着眼点。
由此，以典型产业创新联盟网络为样本，研究创新网络核心节点的形成机制，对于企业制定网络嵌入策略具有重要实践价值。
１ 文献回顾随着创新网络研究的深入，学者们逐步将分析重点从创新网络结构－绩效间关系转移到网络节点进入与退出机制、核心节点形成及其对网络演化的影响等的分析上，总体上，现有研究主要从核心节点形成、在网络中作用以及其识别方法等方面展开。
ＰＯＷＥＬＬ等［１］认为，居于核心位置的企业具有利用网络获取创新资源、提升其自身创新能力的优势。
ＡＨＵＪＡ［２］证明了网络核心位置对创新产出的引导作用。
ＧＡＹ等［３］发现网络中核心企业最容易产生突破式创新，这种突破式创新有助于网络整体创新能力的提升。
与ＧＡＹ等的研究类似，ＡＮＴＯＮＥＬＬＩ［４］认为，核心节点通过技术创新提升自身绩效的同时，借助于网络扩张、知识扩散效应等促进网络内知识创新的加快，以及网络整体创新能力的提升。
有学者从信息角度考察核心节点对网络结构演化的影响，ＨＡＮＳＥＮ［５］论述了网络核心节点作为信息传播中介的作用。
ＢＯＲＧＡＴＴＩ·１７６· 第１０卷第５期２０１３年５月 管 理 学 报Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｖｏｌ．１０Ｎｏ．５Ｍａｙ ２０１３ 等［６］认为，基于核心节点的信息交换是组织间学习及网络结构演化的关键。
ＯＷＥＮ－ＳＭＩＴＨ等［７］发现，网络核心节点能够改变贯穿整个网络的信息流，从而影响创新网络的结构及其绩效。
蒋军锋［８］认为，核心企业地位变化及其成长是网络结构及网络规模变化的根本原因。
贾卫峰等［９］指出，核心节点通过对网络内部知识的中枢控制保证技术创新网络的有效运行。
ＨＡＬＬＩＫＡＳ等［１０］的研究发现，网络结构多由一个或几个核心节点所掌控，核心节点为参与网络的企业提供了诸多优势和资源，使得企业在网络中定位已成为其重要的战略决策。
然而现有文献对核心节点的识别尚未确立统一标准。
文献［１０～１２］认为网络中规模最大的企业即为核心企业；文献［１３～１７］则从节点自身的结构属性出发识别网络核心节点；ＢＡＲＡＢＡＳＩ等［１９］认为，由于优先连接机制的作用，网络中存续时间较长的节点易成为核心节点，ＧＡＹ等［３］研究发现，节点间的优先连接确实存在，但节点在选择结网对象时不是考察其在网络中的存续时间，更注重其技术水平（优势）或创新能力。
现有研究往往从节点规模、结构属性、存续时间或技术水平等某一特定视角考察网络中节点是否为核心节点，未考虑多种因素的综合作用，使得依据不同标准识别出的核心节点间存在显著差异，因而难以从一般意义上有效揭示网络结构的演化机制。
鉴于此，本文以电信产业战略联盟为研究对象，引入网络分解度方法识别考察期内的核心节点，并分析各期核心节点的功能演化及其对网络结构的影响，最后将节点在网络中的地位及技术水平等因素考虑在内，分析其对核心节点的形成及其演化的影响。
２ 电信产业联盟网络结构及演化２．１ 样本选取本文从ＭＥＲＩＴ－ＣＡＴＩ联盟数据库中选取隶属于信息技术领域的电信产业战略联盟作为样本。
统计发现，自１９６４年首个联盟建立以来，截至２００６年，电信产业共出现过１ １９０个战略联盟。
１９６４～２００６年间电信产业战略联盟数目见图１。
数据显示，１９８１年前联盟数在较低水平区间徘徊（不超过３个），企业大多独立进行新技术、新产品的研发；１９８２年起联盟数呈显著上升态势，通过联盟的形式进行技术创新、技术获取的企业增多；１９９１年开始，电信产业进入发展的跃升期，越来越多的企业借助联盟从事技术创新，获取创新资源，进入国际市场，联盟数目显著增加，到１９９５年战略联盟数达到峰值（当年出现８８个联盟）。
随后几年，整个产业中联盟数出现振荡；２００３年起，联盟数开始了新一轮的增长。
图１ 电信产业战略联盟数目的变化趋势（１９６４～２００６年）２．２ 联盟网络的结构演化原有联盟的解体、新联盟的建立及新企业参与联盟等都带来了联盟数及参与联盟的企业数的变化。
出于对企业间联盟关系存续性考虑，本文以２年为窗口①考察电信产业联盟网络及其结构在考察期内的演化；由于１９８０年前，整个电信产业仅出现过１４个联盟，考虑到各期样本的可比性，将１９８０年前（包含１９８０年）的１７年作为１期，因而可将电信产业联盟网络划分为１４期。
以参与联盟的企业作为网络节点，联盟关系作为节点间联系，利用ＵＣＩＮＥＴ ６绘制电信产业联盟网络可视化图谱，获取各期的网络结构属性见表１。
总体上，电信产业战略联盟数目在第９期以前稳步增长，第９期达到峰值；随·２７６·管理学报第１０卷第５期２０１３年５月①ＭＥＲＩＴ－ＣＡＴＩ数据库中包含２种形式的战略联盟：基于股权的战略联盟和基于协议的战略联盟。
基于股权的联盟多为参与企业共建合资企业或相互持股，因而其联盟关系相对稳定；基于协议的联盟不涉及股权，联盟企业间仅以协议联系，联盟建立与解体不存在限制，若联盟未达到预期效果，则倾向于解体，总体上基于协议的联盟存续时间较短，所以本文以２年为窗口。
后几期，联盟数呈现振荡状态。
表１ 电信产业战略联盟网络各期的网络结构属性期数联盟数网络规模关系数网络密度最大成分１ １４ ４７ ８０ ０．０３７ ０ ６２ ２２ ６２ １３０ ０．０３４ ４ １４３ ３２ ９０ １８４ ０．０２３ ０ ３９４ ３９ ９８ ５２０ ０．０５４ ７ ７７５ ７７ １２４ ２９０ ０．０１９ ０ ７２６ ７０ １０３ ３０４ ０．０２８ ９ ５８７ ９２ ９６ ２５０ ０．０２７ ４ ６２８ １４１ １７５ ３９８ ０．０１３ １ １００９ １５３ ２０４ ４８８ ０．０１１ ８ １０１１０ １１６ １５６ ２９０ ０．０１２ ０ ８０１１ １２０ １６０ ３０６ ０．０１２ ０ ８０１２ ７３ １２０ １９８ ０．０１３ ９ ２２１３ １３７ ２２１ ５８２ ０．０１２ ０ ８７１４ １０４ １６０ ２７６ ０．０１０ ８ ３８注：１９６４～１９８０年为第１期，自１９８１年起每２年为一期，依此类推；网络规模为各期中网络节点数。
相比于联盟数目的变化，联盟中企业数及其关系数的变化更为明显。
考察初期，各企业主要依赖于自身技术创新实现发展，仅出现少数联盟，参与企业数较少且企业间联盟关系单一；随后，电信产业的发展对其技术提出更高要求，多数企业已无法独立完成技术创新和变革，使众多企业借助联盟实现技术创新，提升其技术层次，此时，联盟数、参与企业数目及其结盟关系等均有所增加；随着参与企业数目趋于稳定（１９８９～１９９２年间），联盟数目的变化表现为现存企业间联盟关系的重构，而网络规模呈下降趋势；１９９３年起，信息技术的迅猛发展使更多企业通过参与、建构战略联盟获取关键技术，特别是计算机软、硬件企业也逐步参与到联盟中，使得联盟数和参与联盟的企业数猛增；１９９８年前后，电信产业技术的相对稳定使得力图通过结盟寻求技术变革或突破的企业预期降低，联盟解体、新的结盟关系减少等都使得联盟数和参与联盟企业数锐减；２００３年以来，第３代网络通信技术在全球的兴起使得电信产业重拾增势，联盟数目和参与企业显著增加。
图２ 电信产业联盟网络可视化图谱①① 限于篇幅，此处仅将第１、５、９和１４期的网络图谱列入。
网络密度反映网络节点联系的紧密程度。
比较发现，联盟发展初期（前７期），电信产业战略联盟网络密度均处于较高水平，表明参与网络的企业间联系相对紧密，其中网络密度在第４期达到最大值；从第８期开始，虽然联盟数量及参与联盟的企业增加，但企业间结网频次未显著增加，导致网络密度降低。