复杂网络综述
复杂网络及其在国内研究进展的综述
第17卷第4期2009年10月系统科学学报JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCEVo1.17No.4oct ，2009复杂网络及其在国内研究进展的综述刘建香（华东理工大学商学院上海200237）摘要：从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内关于复杂网络理论及其应用的研究现状从两方面进行综述：一是对国外复杂网络理论及应用研究的介绍，包括复杂网络理论研究进展的总体概括、复杂网络动力学行为以及基于复杂网络理论的应用研究介绍；二是国内根植于本土的复杂网络的研究，包括复杂网络的演化模型，复杂网络拓扑性质、动力学行为，以及复杂网络理论的应用研究等。
并结合复杂网络的主要研究内容,对今后的研究重点进行了分析。
关键词：复杂网络；演化；拓扑；动力学行为中图分类号：N941文献标识码：A文章编号：1005-6408（2009）04-0031-07收稿日期：2009-01-05作者简介：刘建香（1974—），女，华东理工大学商学院讲师，研究方向：系统工程。
E-mail ：jxliu@0引言系统是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合的具有特定功能的有机整体[1]。
而网络是由节点和连线所组成的。
如果用节点表示系统的各个组成部分即系统的元素，两节点之间的连线表示系统元素之间的相互作用，那么网络就为研究系统提供了一种新的描述方式[2、3]。
复杂网络作为大量真实复杂系统的高度抽象[4、5]，近年来成为国际学术界一个新兴的研究热点，随着复杂网络逐渐引起国内学术界的关注，国内已有学者开始这方面的研究，其中有学者对国外的研究进展情况给出了有价值的文献综述，而方锦清[6]也从局域小世界模型、含权网络与交通流驱动的机制、混合择优模型、动力学行为的同步与控制、广义的同步等方面对国内的研究进展进行了简要概括，但是到目前为止还没有系统介绍国内关于复杂网络理论及应用研究现状的综述文献。
本文从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内研究现状进行综述，希望对国内关于复杂网络的研究起到进一步的推动作用。
网络科学中的复杂网络研究
网络科学中的复杂网络研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式和工作方式也在发生着巨大的变化。
同时，人们对于互联网的极度依赖也使得网络科学变得越来越重要。
网络科学是一门研究网络结构、行为和演化的学科，其中复杂网络研究是网络科学中的重要方向之一。
本文将探讨网络科学中的复杂网络研究。
一、复杂网络的定义复杂网络是指由大量节点（node）和连接（link）构成的一种网络结构。
在复杂网络中，节点可以代表不同的事物，如人、公司、物品等，而连接则代表节点之间的关系，如交互、联系、传递等。
复杂网络的结构往往是非常复杂的，节点和连接数量很大，而且连接关系存在着很多的变化和不确定性。
二、复杂网络的特征复杂网络具有许多独特的特征，其中比较重要的特征包括：1.小世界性：复杂网络的节点之间往往会形成一些短路径，这些短路径将整个网络连接在了一起。
这种现象称为小世界性。
小世界性意味着网络的信息传递能力很强。
2.无标度性：复杂网络中的节点往往分布不均匀，只有少数节点连接了大量的其他节点，而大多数节点只连接了少量的节点。
这种现象称为无标度性。
无标度性意味着网络的节点之间存在着重要的枢纽节点。
3.聚集性：复杂网络中的节点往往呈现出聚集集中的现象，这些节点之间存在着很多的三角形连接关系。
这种现象称为聚集性。
聚集性意味着网络的节点之间存在着很多的社区结构。
三、复杂网络的研究方法复杂网络的研究方法主要包括两类，一类是基于统计物理学的方法，另一类是基于图论的方法。
基于统计物理学的方法通常用于描述网络中的相变现象，如网络的阈值、相等温转变等。
而基于图论的方法通常用于描述网络中节点之间的联系和关系，如节点之间的距离、聚集系数等。
四、复杂网络的应用复杂网络的应用非常广泛，其中比较重要的应用包括：1.社交网络分析：通过对社交网络进行复杂网络分析，可以深入了解社交网络中的节点之间的关系、信息传播和社区结构等。
2.互联网搜索引擎：搜索引擎可以通过对互联网进行复杂网络分析，提高搜索的效果和精度。
复杂电网级联失效模型综述
复杂电网级联失效模型综述摘要:电力网络是人工创造的复杂网络之一，担负着将电能从发电机节点输送至负荷节点的任务，而且电网是一类耦合方式多样，具有复杂的层次结构和多时间尺度等特性。
个别元件往往会造成电网发生级联失效，导致整体网络崩溃，带来巨大的损失。
本文主要对电网失效模型进行总结，主要包括容量负载模型、基于直流潮流的OPA模型、基于负荷转移的CASCADE模型和非线性容量负载模型，理论结果可为解决实际电网建设提供理论依据和合理的保护策略。
关键词：复杂网络,级联失效,动力学模型0 引言复杂网络理论已成为复杂系统与复杂性科学重要的研究工具与方法，并被广泛地应用于各个领域，包括社会经济、交通电力及生命科学等。
随着信息和网络技术的快速发展，现代社会对各类网络系统的依赖日益加深。
而且，实际中的网络并不总是稳定的，一个节点或连边的失效往往会对多个其它元素造成影响，使得它们失效，这些新节点的失效同样地又可能使得更多其它节点失效,最终导致大规模的故障，这种现象叫做级联失效。
过去十几年,大规模电网连锁停电事故频繁发生，2003年8月，美国及加拿大出现的严重停电事故，因为少量输电线的故障导致了大范围的停电事故；2012年印度三大电网先后出现故障，造成印度北部、东北部地区电网全面崩溃，这些突发事件造成了大规模的灾难性后果，大停电事故会造成社会经济的极大损失，也会对个人生活产生影响，大停电的主要演变形式是以故障蔓延为特征的级联失效，电网从单一故障演变为多次故障，最终可能导致整个电网崩溃。
因此，学者致力于研究级联失效原理并构建相应模型，以减少级联失效带来的损害。
本文主要总结了Motter和Lai最早提出的容量负载模型[1]，Dobson等提出直流潮流OPA模型[2]、和CASCADE连锁故障模型[4,5],非线性容量负载模型[6]。
1 容量负载模型（ML模型）Motter和Lai假设电网中节点的初始负载和容量呈线性关系，得到以下模型：（1）其中为容量；为负载；a为公差参数，表示节点负荷变化时引起的抗干扰能力的变化，a值越小，负载攻击对电网损害越大。
复杂网络与网络安全研究
复杂网络与网络安全研究一、引言随着互联网技术的不断发展，我们的生活已经变得与网络关联更多。
网络安全已经成为一个越来越重要的领域。
而复杂网络则是网络领域里一个热门的话题。
本文将介绍复杂网络的基本概念和特性，以及与网络安全相关的研究成果。
同时，对复杂网络带来的挑战和机遇进行探讨。
二、复杂网络的定义和特性1. 定义复杂网络是一个包含多个节点和边的网络系统。
这个网络系统不仅存在规则的、规则的和随机的部分，而且节点之间还存在着复杂的联系和交互。
复杂网络因此被称为“小世界”网络。
2. 特性（1）小世界和无标度性小世界指的是网络中节点之间的距离很短，可以很快地到达任何一个节点。
而无标度性则是指网络中只有少数节点有大量的连接数，其他节点只有少数的连接数。
（2）聚类系数和度分布聚类系数描述了节点之间的联系密度和连接度的关系。
而度分布则是描述网络中节点的连接数分布情况。
（3）同步现象同步现象指的是网络中的节点往往会形成一些类似于震荡的规律运动。
这种同步现象在复杂网络中尤其显著。
三、复杂网络和网络安全的关系1. 数据隐私复杂网络在数据隐私保护方面扮演着重要的角色。
复杂网络可以通过区分节点等级和实现节点数据发散来维护数据的隐私性。
这种方式已经被广泛应用于互联网银行、医疗保健等领域。
2. 信息传输复杂网络在信息传输方面有很多研究成果。
通过构建复杂网络模型，可以研究网络中的信息传输速率和拓扑结构对信息传输的影响。
这些成果对于优化网络传输和提高网络安全具有重要价值。
3. 网络攻击复杂网络和网络安全之间最常见的联系则是网络攻击。
网络攻击具有随机性、复杂性和高度危险性。
攻击者可能利用复杂网络的小世界特征和无标度性，通过部分节点的攻击拦截整个网络。
为了应对这种攻击，网络安全研究者则需要研究网络的鲁棒性和可靠性。
四、复杂网络和网络安全研究的未来1. 深度学习技术随着机器学习和深度学习技术的广泛应用，复杂网络和网络安全研究也带来了更多的机遇和挑战。
网络科学中的复杂网络理论
网络科学中的复杂网络理论网络科学是一门涵盖计算机科学、数学、物理学等多个学科的交叉学科，其研究的对象是网络，包括社交网络、物流网络、电力网络、金融网络等。
在网络科学的研究中，复杂网络理论是一个重要的分支，它能够帮助我们理解网络的特性和行为。
本文将从复杂网络的概念、网络拓扑结构、网络动力学、网络优化等方面介绍复杂网络理论。
一、复杂网络的概念复杂网络是由许多节点和边组成的网络，节点和边之间的关系可以是同性的或异性的，也可以是有向的或无向的。
复杂网络中的节点可以是人、公司、电力系统中的发电站等，边可以表示这些节点之间的联系，如社交网络中的朋友关系、电力系统中的输电线路等。
由于网络中的节点和边是多种多样的，所以复杂网络具有超过简单网络的复杂性和多样性。
复杂网络理论研究的是网络的结构和行为，通过分析网络节点和边之间的关系，可以揭示网络中的规律和特性。
复杂网络理论已被应用于许多领域，如社交网络分析、流行病模型、交通优化、生物信息学等。
二、网络拓扑结构网络的拓扑结构是指节点和边之间关系的模式，包括邻接矩阵、度分布、聚类系数、路径长度等几个方面。
1. 邻接矩阵邻接矩阵是一个方阵，其中的行和列分别对应网络的节点，矩阵中的元素为1表示对应节点之间有一条边，为0则表示没有边相连。
邻接矩阵是表示网络拓扑结构最简单的方式，但对于大规模网络，其密集的矩阵往往需要大量的存储空间，使得计算和分析变得困难。
2. 度分布节点的度是指该节点连接的边数。
度分布是一个度数与节点数量或概率的关系图，可以揭示网络节点之间关系的多样性。
常见的度分布包括泊松分布、幂律分布等。
幂律分布是指在一个网络中存在很少的高度连接的节点，多数节点的度数较低，这称为“无标度网络”。
无标度网络中的少数节点有着重要的作用，称为“超级节点”，它们是网络中的枢纽或关键节点。
3. 聚类系数聚类系数是指一个节点的邻居之间相互之间已经连接的比例。
聚类系数越高表示该节点的邻居之间越紧密。
复杂网络的分析方法及其应用
复杂网络的分析方法及其应用作为信息时代的焦点，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
不同于传统的线性关系，网络关系呈现出复杂的非线性特征。
复杂网络在社交网络、生物网络、物理网络等方面有广泛的应用，因而对复杂网络的研究显得尤为重要。
本文将着重介绍复杂网络的分析方法及其应用。
1. 复杂网络的基本特征复杂网络主要特征包括：规模大、拓扑结构多样、动态性强、非线性特性明显。
复杂网络的规模远远超越了人们的想象，例如Facebook里面就包含了数十亿的用户，而Twitter和微博则分别拥有了超过3亿和2亿的用户。
而不同的网络就会呈现出拓扑结构多样的特征，例如，社交网络中存在着星形拓扑，生物网络中则有着小世界结构，物理网络则对应着无标度网络等。
复杂网络的动态性主要表现在其拓扑结构及其元素的不断演化，这同样也就让复杂网络具备了非线性特性的表现。
2. 复杂网络的分析方法为了能够更加准确地描述和分析复杂网络的特征和性质，研究人员一直在探索各种适用的分析方法。
以下是几种常用的分析方法：（1）复杂网络的聚类分析：聚类分析是指根据元素之间的相似度或距离建立起元素之间关系的方法。
在复杂网络中，聚类分析是将节点按照拓扑结构聚类成相对稳定的社团或子网络。
（2）复杂网络的中心性分析：中心性分析主要是通过计算节点相对于整个网络的重要程度进行的，包括度中心性、接近度中心性、介数中心性等。
（3）复杂网络的结构分析：结构分析主要是通过分析网络的一些拓扑结构指标，包括平均路径长度、簇系数、度分布等来描述和分析复杂网络的特征和性质。
3. 复杂网络的应用（1）社交网络中的应用：社交网络是目前应用最广泛的网络之一，它可以用于研究社会网络、个人间的关系等。
通过聚类分析和中心性分析，可以有效地对社交网络进行刻画。
（2）生物网络中的应用：生物网络主要是指生物体内生物分子之间相互作用的网络。
在生物网络中，结构分析和聚类分析都可以用于对网络进行分析和研究。
复杂网络演化博弈理论研究综述
复杂网络演化博弈理论研究综述一、本文概述Overview of this article随着信息技术的飞速发展，复杂网络作为一种描述现实世界中各种复杂系统的有效工具，已经引起了广泛关注。
而在复杂网络中，演化博弈理论则为我们提供了一种深入理解和分析网络动态行为的重要视角。
本文旨在全面综述复杂网络演化博弈理论的研究现状和发展趋势，以期能为相关领域的学者和研究人员提供有益的参考和启示。
With the rapid development of information technology, complex networks have attracted widespread attention as an effective tool for describing various complex systems in the real world. In complex networks, evolutionary game theory provides us with an important perspective to deeply understand and analyze the dynamic behavior of networks. This article aims to comprehensively review the research status and development trends of complex network evolutionary game theory, in order to provide useful reference and inspiration for scholars and researchers in related fields.本文首先回顾了复杂网络和演化博弈理论的基本概念和研究背景，阐述了两者结合的必要性和重要性。
接着，文章从网络结构、博弈规则、动态演化等多个方面对复杂网络演化博弈理论进行了深入的分析和讨论。
复杂网络简要介绍
复杂网络简要介绍复杂网络是一种用于描述复杂系统中各种元素（节点）之间相互关系和连接模式的数学和图论模型。
复杂网络的研究领域涵盖了多种学科，包括物理学、计算机科学、社会学、生物学等，它们用于分析和理解各种真实世界复杂系统，如社交网络、生物网络、大气环流系统、互联网、蛋白质相互作用网络等。
复杂网络的特征和性质通常包括以下几个方面：节点和边：复杂网络由一组节点（或顶点）和连接这些节点的边（或链接）组成。
节点代表系统中的个体、元素或实体，边表示节点之间的相互关系、连接或交互。
度分布：复杂网络中的节点通常具有不同数量的连接，这被称为节点的度。
度分布描述了网络中不同节点的度数分布模式，例如是否存在高度连接的节点（所谓的“中心节点”）。
小世界性质：复杂网络中的节点通常以较短的路径相互连接，这被称为“小世界性质”，研究表明即使在大型网络中，节点之间的通信路径也相对较短。
社区结构：复杂网络中的节点通常会自发地形成一些具有内部紧密连接的子群，被称为社区。
社区结构有助于理解网络中的模块化和集团性质。
无标度性：复杂网络的度分布通常呈现无标度性质，这意味着只有少数节点具有极高的度数，而大多数节点具有较低的度数。
自组织性：复杂网络通常表现出自组织性，即它们的全局结构和性质是由局部节点之间的局部规则和相互作用自发形成的。
鲁棒性：复杂网络通常具有一定的鲁棒性，即它们能够在一定程度上抵抗节点故障或攻击而保持功能完整性。
复杂网络的研究旨在揭示各种系统之间的共性和特殊性质，并通过网络模型和分析方法来探讨这些系统的结构、功能和演化。
这种研究对于理解真实世界中的复杂系统行为、信息传播、社交动态、生物互动等方面具有广泛的应用。
2。
复杂网络理论研究状况综述
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■现代管理科学
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一管理创新
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复杂网络理论研究状况综述
●刘晓庆陈仕鸿
摘要：文章首先简要介绍了复杂网络理论；然后重点论述了小世界网络模型的研究背景、基础概念及模型的统计特 性；最后对于小世界网络在各个领域的研究进行了简单的概述． 关键词：复杂网络：小世界网络；无标度网络
络——小世界网络（Ｓｍａｌｌ—ｗｏｄｄ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）。显然，当ｐ＝０
时，相当于各边未动．还是规则网络；当ｐ＝ｌ时就成了’随机 网络。１９９９年．Ｂａｒａｂａｓｉ＆Ａｌｂｅｒｔ在Ｓｃｉｅｎｅｅ上发表文章指 出。许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律函数形
万方数据
一管理创新
■现代管珲科学
１２０１０年第９期
的捷径总数仍近似为拦攀。对于足够小的Ｐ和很大的Ｎ，
Ｚ
改进模型与Ｗ—Ｓ模型基本等价。 小世界网络因为重新布线。虽然平均度仍然为Ｋ．但 每个节点的度数不再保持常数。对于Ｎｅｗｍａｎ＆Ｗ８ｔｔｓ改 进的模型，因为每个节点的度数至少为规则网的度数Ｋ．
而增加的捷径是以概率拿连线，因此小世界网络的度分
州
布形态与随机网的度分布形态相似．都是近似服从对称的 泊松分布。表达式如下：
ｃ莳ｐ＝鲁
二、小世界网络概述 １．小世界网络珲论。 （１）小世界问题的提出。小世界理论最早提出来源于 １９６７年．哈佛大学社会心理学家斯坦利．米尔格拉姆 （Ｓｔａｎｌｅｙ Ｍｉｌｇｒａｍ）作了这样的一个实验．他要求３００多人把 他的一封信寄到某市一个“目标”人。于是形成ｒ发信人的 链条．链上的每个成员都力图把这封信寄给他们的朋友、家 庭成员、商业同事或偶然认识的人．以便尽快到达目标人。 实验结果是．一共６０个链条最终到达目标人．链条中平均 步骤大约为６。人们把这个结果说成“六度分离”并广为传 播。现代版本则是．２００２年Ｗａｔｔｓ和哥伦比亚大学社会学系 合作用Ｅ—ｍａｉｌ进行了同样实验。而且实验规模也扩展到了 全球范围。１６６个国家６万人．发ｅｍａｉｌ给１８个目标人。有 科学家甚至从这个现象推演出一个可以评估的数学模型。 你也许不认识奥巴马．但是在优化的情况下．你只需要通过 六个人就可以结识他。“六度分隔”说明了社会中普遍存在 一些“弱链接”关系．但是却发挥着非常强大的作用。 这个玄妙理论表明“世界真小啊！”．“小世界”由此得 名。它引来ｎｒ数学家、物理学家和电脑科学家纷纷投入研 究。结果发现，世界上许多其他的网络也有极相似的结构。 比如，人际网络和ＷＷＷ的架构几乎完全一样．通过超文 本链接的网络、经济活动中的商业联系网络、甚至人类脑 神经元、以及细胞内的分子交互作用网络．有着完全相同 的组织结构。科学家们把这种现象称为小世界效应。 （２）小世界原理及网络模型。小世界效应的精确定义 还在讨论中，目前有一个较为合理的解释是：若网络中任 意两者间的平均距离Ｌ随网络节点数Ｎ的增加呈对数增 长，即Ｌ．ＩｎＮ，当网络中结点数增加很快时。Ｌ变化相对缓 慢，则称该网络具有小世界效应。 １９９８年Ｗａｔｔｓ＆Ｓｔｒｏｇａｔｚ提出了“小世界”网络模型 （Ｗ—Ｓ模型）。小世界网络既具有与规则网络类似的分簇特 性，又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度，刻画 了真实网络所有的大聚簇和短平均路径长度的特性。小世 界网络的基本模型是Ｗ—Ｓ模型，算法描述如下： （１）给定规则网：假如我们有～个节点总数为Ｎ．每个 节点与它最近邻的节点Ｋ＝２ｋ相连线的一维有限规则网． 通常要求Ｎ＞＞Ｋ＞＞ｌ。 （２）改写旧连线：以概率Ｐ为规则网的每条旧连线重 新布线．方法是将该连线的一个端点随机地放到一个新位 置上，但需要排除自身到自身的连线和重复连线。
复杂网络及其在国内研究进展的综述
复杂网络及其在国内研究进展的综述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，复杂网络作为一种描述现实世界中复杂系统的有效工具，正逐渐受到学术界的广泛关注。
复杂网络广泛存在于我们的生活中，包括社交网络、生物网络、互联网、交通网络等，它们以复杂而多样的方式连接着世界的各个角落。
因此，对复杂网络的研究不仅具有理论价值，也具有深远的现实意义。
本文旨在全面综述复杂网络的基本理论、研究方法以及在国内的研究进展。
我们将对复杂网络的基本概念和特性进行介绍，包括网络的拓扑结构、节点间的连接关系、网络的动态演化等。
然后，我们将重点介绍复杂网络研究中的一些重要理论和方法，如网络模型、网络动力学、网络演化、网络同步等。
在此基础上，我们将对国内复杂网络研究的现状进行梳理和评价，包括研究成果、研究热点、存在问题以及未来发展趋势等。
通过对复杂网络及其在国内研究进展的综述，我们希望能够为相关领域的研究者提供一个全面的参考，推动复杂网络研究的深入发展，同时也为我国在该领域的创新研究提供有益的借鉴和启示。
二、复杂网络的基本理论复杂网络，作为一种描述现实世界中各种复杂系统的有力工具，其基本理论涵盖了图论、统计物理、非线性科学等多个学科。
其基本构成元素包括节点（Node）和边（Edge），节点通常代表系统中的个体，而边则代表个体之间的联系或相互作用。
网络中的节点和边的组合方式以及它们所承载的信息，决定了网络的复杂性和多样性。
在复杂网络理论中，有几个核心的概念和度量指标。
首先是网络的度分布（Degree Distribution），它描述了网络中节点连接数的分布情况，对于理解网络的拓扑结构和动力学行为至关重要。
其次是网络的聚类系数（Clustering Coefficient），它反映了网络中节点的聚集程度，即一个节点的邻居节点之间也成为邻居的可能性。
网络的路径长度（Path Length）和介数中心性（Betweenness Centrality）等也是重要的度量指标，它们分别描述了网络中信息传播的效率和节点在网络中的影响力。
复杂网络理论及其应用研究概述
复杂网络理论及其应用研究概述一、本文概述随着信息技术的飞速发展，复杂网络理论及其应用研究已成为当今科学研究的热点之一。
复杂网络无处不在，从社交网络到生物网络，从互联网到交通网络，它们构成了我们现代社会的基础架构。
复杂网络理论不仅关注网络的结构和性质，还致力于探索网络的行为和演化规律，以及如何利用网络进行优化和控制。
本文旨在全面概述复杂网络理论的基本概念、主要研究方法及其在各领域的应用实践，以期为读者提供一个清晰、系统的复杂网络研究视角。
在本文中，我们首先介绍复杂网络理论的基本概念，包括网络的定义、分类和性质。
然后，我们将重点介绍复杂网络的主要研究方法，包括网络建模、网络分析、网络演化等。
在此基础上，我们将探讨复杂网络理论在各领域的应用实践，包括社交网络分析、生物网络研究、互联网拓扑结构分析、交通网络优化等。
我们将对复杂网络理论的发展趋势和未来挑战进行展望，以期为读者提供一个全面了解复杂网络理论及其应用研究的框架。
二、复杂网络理论基础知识复杂网络理论作为图论和统计物理学的交叉学科，旨在揭示现实世界中复杂系统的结构和动力学行为。
其理论基础主要源自图论、统计物理、非线性科学以及计算机科学等多个学科。
图论为复杂网络提供了基本的数学语言和描述工具。
在网络中，节点代表系统中的个体，边则代表个体之间的关系或交互。
基于图论，可以定义诸如度、路径、聚类系数、平均路径长度等关键的网络参数，从而量化网络的拓扑结构和性质。
统计物理学的概念和方法为复杂网络提供了深入分析大规模网络结构的工具。
例如，通过引入概率分布来描述网络中的节点度、路径长度等属性，可以揭示网络的全局统计特性。
网络中的相变、自组织临界性等现象也为复杂网络理论带来了新的视角和思考。
非线性科学则为复杂网络的动力学行为提供了理论支撑。
在网络中，节点之间的相互作用和演化往往是非线性的，这导致网络的动力学行为表现出复杂的时空特征。
通过研究网络的稳定性、同步性、演化机制等，可以深入理解复杂系统的动力学行为。
复杂网络同步文献综述
同步现象广泛存在于自然、社会、物理和生物等系统中，人们已观测到的同步现象包括夏日夜晚青蛙的齐鸣、萤火虫的同步发光，心肌细胞和大脑神经网络的同步[24-26]，剧场中观众鼓掌频率的逐渐同步[27]，等等。
在以前的研究中，人们忽略了网络的拓扑性质，在研究同步问题时，自然地选择了最容易模拟和分析的规则网络或随机网络，但近年的研究发现真实的网络不能单纯地用规则或随机性描述而是兼具小世界效应和无标度性质，因此研究网络结构对动力系统同步规律的影响不仅具有理论意义更有实际价值。
1998年和1999年小世界和无标度网络模型相继被提出后，科学家们迅速研究了这两种网络结构对同步规律的影响。
2000年Gade和胡进锟对动力学网络的同步稳定性进行分析，提出平均每个节点的长程边数对网络的同步能力起主要影响[51]；同年，Lago-Fernández等人发现小世界网络的同步能力远远强于规则的耦合格子[55]；2002年汪小帆等人也发现同耦合格子相比无标度网络具有很强的同步能力[36]；也在这一年，Hong和Kim研究了WS型小世界网络上的相同步问题，他们发现只要重连概率达到50%时，小世界网络的整体运动的规律程度就接近重联概率为100％的水平[48]；祁丰、侯中怀和辛厚文在规则的最近邻耦合网络上随机地加入捷径，发现捷径的加入有利于网络整体处于规则的运动状态[54]。
在研究复杂网络在同步方面照比规则的耦合格子的优势的同时，Pecora和汪小帆等人分别研究了同步的稳定性问题。
Pecora和Carroll研究了动力系统同步区域有界情况下动力学网络实现同步的条件，提出了主稳定性函数判断网络同步的稳定性的方法[28]；2002年汪小帆和陈关荣提出了一个判断动力系统同步区域无界情况下网络同步稳定性的定理[37]。
前面的两种分析方法在使用过程中都要计算耦合矩阵的特征值，当网络规模比较大时，只能采用近似计算的方法，为解决这一问题，2003年，Chen、Rangarajan和丁明洲将主稳定性函数方法与Gershgörin 圆盘理论结合，为网络结构对混沌耦合振子系统同步稳定性的影响给出了更精确的分析方法[38]。
复杂网络中的社团发现算法综述
复杂网络中的社团发现算法综述随着社会网络的日益发达，社交网络成为了现代社会的重要组成部分。
然而，这些网络往往都是由大量的节点和边构成，而且具有非常复杂的拓扑结构。
对于这样的复杂网络，如何有效地发现其中的社团结构一直是研究的热点之一。
社团结构是指在网络中存在一些密度较高、连通性较强的子图，其中节点之间的联系比较紧密，而与其他社团的节点则联系较松散。
社团结构的发现可以帮助我们了解网络中的相互作用关系，为社交网络的数据挖掘和信息推荐提供基础理论和方法。
社团发现算法按照算法思想的不同，可以分为基于模型的方法、基于聚类的方法和基于图分割的方法。
其中，基于模型的方法是使用概率模型描述网络，然后利用统计学方法推导出社团结构；基于聚类的方法是将网络中的节点聚类成若干个社团，每个社团内节点之间的相似性要求较高；基于图分割的方法则是将网络切分为若干个部分，使得每个部分内的节点之间的连通性要求较强。
下面将分别介绍一些经典的社团发现算法：1. 基于模型的方法(1) 随机游走社团发现算法（Random Walk Community Detection Algorithm，RWCD）RWCD是基于随机游走模型的社团发现算法，它将节点的相似性定义为它们之间的转移概率，然后使用PageRank算法迭代计算各节点的权值，在一定阈值下将权值较高的节点聚合成社团。
RWCD算法可以充分利用网络中的拓扑结构，对大型网络具有较好的扩展性。
(2) 右奇社团发现算法（Modularity Optimization Algorithm，MOA）MOA算法是一种基于模块度优化的社团发现算法，它将社团内节点的连接强度与所有节点的连接强度相比较，然后计算模块度值，寻找最大模块度值时的节点聚类。
MOA算法的思想简单易懂，但需要耗费大量的计算资源。
2. 基于聚类的方法(1) K-means社团发现算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将网络中的节点分成K个组，每个组是一个社团。
学术研究中的复杂网络分析
学术研究中的复杂网络分析一、引言复杂网络分析是近年来在学术研究中兴起的一种新兴方法，它通过对复杂网络的结构和动态行为进行建模和分析，以揭示网络中隐藏的规律和模式。
本文旨在介绍复杂网络分析的基本概念、方法和技术，以及其在学术研究中的应用。
二、复杂网络的基本概念复杂网络是指由节点和边组成的图结构，其中节点表示系统中的个体或元素，边表示个体或元素之间的联系或关系。
复杂网络具有许多特征，如度分布、聚类系数、模块性等，这些特征可以用来描述网络的结构和动态行为。
三、复杂网络分析的方法和技术1.社区检测：社区检测是一种常用的复杂网络分析方法，它通过识别网络中的模块化结构，来揭示网络中隐藏的群体和组织。
常用的社区检测算法有标签传播算法、谱聚类算法等。
2.动态追踪：动态追踪是指对网络中节点之间的交互行为进行建模和分析，以揭示网络中动态变化的规律和模式。
常用的动态追踪方法有马尔可夫链蒙特卡罗方法、时间序列分析等。
3.拓扑优化：拓扑优化是一种用于优化复杂网络性能的方法，它通过改变网络的拓扑结构来提高网络的性能指标，如连通性、稳定性等。
常用的拓扑优化算法有遗传算法、模拟退火算法等。
4.异常检测：异常检测是指识别网络中异常节点或异常行为的方法，它可以帮助研究者发现网络中的异常模式和潜在威胁。
常用的异常检测算法有基于密度的算法、基于社区的算法等。
四、复杂网络分析在学术研究中的应用1.知识图谱构建：知识图谱是一种基于复杂网络的方法，它通过对文献、人物、机构等元素之间的联系进行建模和分析，来揭示知识体系中隐藏的规律和模式。
知识图谱可以用于构建学科领域的知识基础，为学术研究提供有力支持。
2.社交网络分析：社交网络是复杂网络的一种重要应用领域，它通过对用户之间的关系进行建模和分析，来揭示社交网络中个体之间的交互模式和规律。
社交网络分析可以用于用户行为预测、内容推荐等方面，提高社交网络的服务质量和用户体验。
3.计算机网络安全：计算机网络是复杂网络的另一个重要应用领域，它通过对网络中节点之间的联系进行建模和分析，来发现网络中的异常行为和威胁。
复杂网络的特性与应用研究
复杂网络的特性与应用研究复杂网络是指由大量节点和边组成的非线性网络。
在复杂网络中，节点之间相互连接形成了复杂的拓扑结构，这种结构使得网络的行为表现出多样性和非线性，产生了许多有趣的特性。
本文将介绍一些复杂网络的特性和应用研究。
一、小世界网络小世界网络是指在网络中，节点之间的连接呈现出高度的局部聚集性和短路径的全局连通性。
这种结构是由于存在一些“枢纽节点”，这些节点具有极高的度数，连接了大量的节点。
小世界网络在现实世界中广泛存在，例如社交网络、互联网等。
小世界网络的特点是具有高度的效率和鲁棒性。
在网络中引入大量的短程边可以加速信息传播的速度，而且在攻击或随机故障的情况下，小世界网络仍然可以维持连通性和稳定性。
二、无标度网络无标度网络是指节点的度分布呈现出幂律分布的网络。
换句话说，少数节点具有极高的度数，而绝大多数节点的度数较低。
无标度网络可以模拟许多现实世界中的现象，如互联网中的超链接结构、社交网络中的社区结构等。
无标度网络的特点是具有高度的鲁棒性和易受攻击性。
因为少数的高度连接节点对于整个网络的连通性至关重要，所以在攻击或随机故障的情况下，无标度网络的稳定性会受到很大的影响。
三、复杂网络的应用研究复杂网络的应用研究具有广泛的领域，包括社交网络、生物网络、金融网络、交通运输网络等。
在社交网络中，复杂网络可以用来研究人际关系的网络结构和信息传播的机制。
在生物网络中，复杂网络可以应用于研究基因相互作用网络、蛋白质相互作用网络等生物信息学问题。
在金融网络中，复杂网络可以用于分析金融市场的稳定性和研究风险管理策略。
在交通运输网络中，复杂网络可以应用于交通拥堵的模拟和路网优化问题等。
总之，复杂网络是现代科学研究中不可缺少的工具之一。
通过对其特性和应用研究的深入探索，我们可以更好地理解和应对现实中面临的各种问题。
复杂网络的结构特性研究综述
第 ４期
茂名学 院学 报
ＪＵ Ａ Ｏ ＲＮ Ｌ ＯＦ ＭＡＯ Ｎ ＮⅣ Ｅ ＳＴ ＭＩ Ｇ Ｕ Ｒ ＩＹ
Ｖｏ ． Ｏ Ｎｏ． １２ ４ Ａｕ ２ １ ｇ． ０ ０
２１ ００年 ８月
复杂 网络 的结构 特 性 研 究 综 述
杨 忠 明
（ 名 学 院 教 育 信 息技 术 中心 ， 东 茂 名 ５５０ ） 茂 广 ２００
性， 网络 的演化 机制 的研究 是一个 新 的研究 热点 。
１ 复杂 网络 研 究综 述
近年 来 ， 实 网络 中小 世界效 应 和无 标度 特性 的发 现激 起 了对复 杂 网 络 的研究 热 潮 。复杂 网络 有着 真 区别于 以前广 泛研 究的规则 网络 和随 机 网络 最重要 的统计 特征 。每一 个系 统 中的 网络都 有其 自身的特殊
摘 耍 ： 结 了 复 杂 网 络结 构特 性 及 目前 的 主 要 研 究 结 果 ， 网络 的 静 态 几 何 性 质 做 了 小 结 ， 规 则 网络 与 完 全 随 机 网 络 ， 总 对 对
Ｓ ａ ｒ ｍ ｌＷｏｄ网络 和 ｓａ ｒｅ网络 的机 制 模 型 做 了 总 结 与 分 析 ， 述 了 网 络 的 结构 稳 定 性研 究 ， 网 络机 制 模 型 的 演 化 得 到 ｌ ｌ ｃｌ Ｆｅ ｅ杂 网络 的结 构特 性研 究综 述 复
６ １
把 个体 与 相互作 用 直接抽 象 为顶 点 与 边 的 系统 称 为 网络 ， 如 ＷＷＷ 网络 ， 作 者 网 络 例 合
， 把 并
网络 的统计 性 质称 为 网络静 态几 何量 ； 把关 于 实际 网络 演化 的统 计规 律 的分析 称 为 网络演化 性质 的 研究 。
复杂网络简介
汪小帆, 李翔, 陈关荣, 复杂网络理论及其应用, 清华大学出版社, 2006S. P. Borgatti, A. J. Mehra, D. J. Brass, G. Labianca, Net work Analysis in the Social Sciences, Science 323 (2009) 892 -895.感受：学海无涯，还有很多知识都还未掌握。
Barabasi A L;Albert R Emergence of scaling in random networks 1999Watts, . and Strogatz, . (1998) Collective Dynamics of “Small-World” Networks. Nature, 393, 440-442.什么是复杂网络？对普通人而言，在媒体上看到复杂网络，首先想到的是互联网，实际上网络已经成为Internet的代名词，确实Internet从只有几个结点的简单的网络，发展到今天Internet 的用户已经数以亿计，即使不考虑终端用户，路由器的用户也是几万人，确实是复杂的网络，而且对互联网我们缺少统一的行政管理机构，可以说到今天已经没有任何一个人能够知道互联网上所有的路由器到底是怎么联结在一起，就是没有互联网联结一张很完整的清晰的地图。
世界上除了互联网以外，复杂网络的例子在我们生活中比比皆是，比如说我们把一个万维网做为一个结点，可以说至少和我们人类的数目相当的，所以万维网也是极其复杂的网络。
就拿我们人体而言，我们人体当中实际上有各种各样的复杂网络，我们大脑当中的神经网络，实际上就是有数量高于十次方以上大量的神经源互相连接在一起，我们人体还有各种各样的新陈代谢网络。
那么一条江河里面食物链构成的食物链也是网络，甚至大型软件系统都可以看成是小的对象类通过互相调用构成的复杂网络，因此可以说绝大部分的事物都可以看成是复杂网络。
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• 缺点：
• 在网络度分布为2时失效 • 集群现象较弱 • 仅考虑单层
16
5. Popularity versus Similarity Model
• 生成过程：
幂律分布
动态网路
单层网络
17
5. Popularity versus Similarity Model
• 证明思路：
• 求解图中红色区域的半径 • 落入该区域中节点的期望数为m
5. Popularity versus Similarity Model
• 优点：
幂律分布
动态网路
单层网络
• 克服了Model4中度分布指数为2时失效的情形 • 可以通过模型参数调节网络的集群现象强度 • 融入节点的相似度信息 Papadopoulos F, Kitsak M, Serrano M Á, et al. Popularity versus similarity in growing networks.[J]. Nature, 2012.（引用量180）
5
3. BA Model
• 每个时刻加入一个节点并引入m条边 • 网络中已存在节点i吸引其中一条边的概率为：
幂律分布
动态网路
单层网络
ki (ki ) kj
j
Preferential Attachment
• 该模型生成网络满足节点度的幂律分布 • 由生成过程可知为动态网络模型
6
3. BA Model
通过吸引一条新加入的边度 变为（k,q）
新加入节点度为（k,q）时 t时刻度为（k,q）且发生变化
初始条件
6. Growing Multiplex Network Model
• 结论:
幂律分布
动态网路
两层网络
1. 当两层节点同步到达时，即使关联系数为0，仍然存在耦合关系
2. 当第2层节点到达时间为幂律延迟时，延迟指数 显著影响层间关联性
13
4. PA Model with initial attractiveness
幂律分布
动态网路
单层网络
• 通过Generating Function转换为如下的Differential Equation:
• 这里可以套用教科书中的经典结论求解之 • 对比求解结果中Z的各次项系数可得：
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4. PA Model with initial attractiveness
ER
泊松分布
弱
静态
单层
BA
幂律分布
弱
动态
单层
PAE
PSO GMM
幂律分布
幂律分布 幂律分布
弱
可调节 弱
29/30
动态
动态 动态
单层
单层 两层
谢谢大家！
30/30
10
4. PA Model with initial attractiveness
• 网络模型中非常有用的套路：
• Difference Equation & Generating Function Method
幂律分布
动态网路
单层网络
• 该模型的Master Equation为：
11
4. PA Model with initial attractiveness
泊松分布
静态网路
单层网络
• 节点度分布为：
(np)k e np p(k ) k!
3
2. Erdos-Renyi Model
泊松分布
静态网路
单层网络
• Barbieri, Nicola, Francesco Bonchi, and Giuseppe Manco. "Who to follow and why: link prediction with explanations." KDD2014.
• 优点
• 简单高效 • 易与机器学习中概率图模型结合
泊松分布
静态网路
单层网络
• 缺点
• 与现实网络有出入
• 节点度为泊松分布而非幂律分布 • 不存在小世界现象 • 集群现象也很少见
• 效果一般 • 扩展的Watts-Strogatz网络满足Small World和Clustering，但仍为静态单层 网络
p( xst ) 1 e( xst R )/T
幂律分布
动态网路
单层网络
19
5. Popularity versus Similarity Model
• 扩展的意义：
1. 逐步加入缺失的现实因素 2. 生成的网络尽量与现实网络拟合
网络度分布
幂律分布
动态网路
单层网络
平均集群系数
平均邻居节点度
距离分布
• 假设网络由ER生成过程生成 • 通过在该网络上的扩散数据推测边的存在
• Peiyuan Sun. Inferring Multiplex Diffusion Network via Multivariate Marked Hawkes Process.
• 扩展至多层网络（仍基于ER生成过程）
4
2. Erdos-Renyi Model
• 集群现象很弱 • 现实网络中节点度分布指数多有出入 • 用于生成随机网络 • 如LFRbenchmark即基于此模型的改进生成随机图
Lancichinetti A, Fortunato S. Benchmarks for testing community detection algorithms on directed and weighted graphs with overlapping communities.[J]. Physical Review E,2009. （引用量477）
l l
F (k j )
F为同一节点在两层中 度的线性组合函数
=
( c k c k 11 j 12 j )
l
c11k c k j 12 j
6. Growing Multiplex Network Model
• Master Equation:
幂律分布
动态网路
两层网络
1. 设 Nk ,q (t ) 为t时刻第1层节点度为k，第2层节点度为q的节点的数目 2. k ,q 函数当k=q时为1，其他为0
• 假设网络由ER生成过程生成（Dirichlet Distribution, Beta Distribution） • 通过节点上附着的标签信息推测边的存在及生成原因
• S. W. Linderman and R. P. Adams. Discovering latent network structure in point process data. ICML2014.
• 单个节点的度演化：
ki m ( ki ) t ki m kj
j
幂律分布
动态网路
单层网络
ki =m 2mt ki 2t
7
t 0.5 ki (t ) m( ) ti
3. BA Model
• 整个网络度分布：
m 2t p(ki (t ) k ) p(ti 2 ) k m 2t 1 p(ti 2 ) k m 2t 1 2 k (t m0 )
9
4. PA Model with initial attractiveness
• 每个网络节点s拥有一个初始的吸引参数：A • 每个时刻加入一个节点并引入m条边 • 网络中已存在节点s吸引其中一条边的概率为：
幂律分布
动态网路
单层网络
qs A ( s, t ) (m A)t
• 该模型生成网络满足节点度的幂律分布 • 由生成过程可知为动态网络模型
5. Popularity versus Similarity Model
• 社区检测
Hale Waihona Puke 幂律分布动态网路单层网络
相似度坐标接近的节点地理上属于同一国家
5. Popularity versus Similarity Model
• 链接预测
幂律分布
动态网路
单层网络
存在于低度节点间且 没有公共邻居
在难预测链接上性能优于目前已有方法
多层网络模型及其应用
孙佩源 2017年4月19日
1
1. 背景
• 现实网络（社交网络、引用网络、脑网络等）并非完全随机
• 节点度服从power law（Scale Free） • 节点间平均路径长度很小（Small World）
• 现实网络动态增长
• 节点加入、撤离；边的添加、删除及重连接等 • 仍保持Scale Free和Small World特性
• 缺点：
• 仅考虑单层
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6. Growing Multiplex Network Model
• 生成过程：
1. 每个时刻网络加入一个新增节点i 2. 该节点在每层均有一个stub节点并引入m条边 3. α层中j节点吸引其中一条边的概率为：
幂律分布
动态网路
两层网络
[ ] i j
F (k )
• 越小，层间关联性越低
6. Growing Multiplex Network Model
• 优点:
• 首次提出多层网络增长模型 • 刻画了节点延迟对层间关联强度的影响
幂律分布
动态网路
两层网络
• 缺点：
• 基于PA模型，所以也遗传了PA相应的缺点 • 只能用于解释，基本无法应用
总结
模型 度分布 集群系数 动态/静态 单层/多层
• 现实网络通常呈现多层特性
• 节点间存在多种连接关系