(优选)复杂网络基础理论
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边数的比值，即
局部集聚系数C（k）与k的关系刻画了网络的聚－度相关性
介数和核度
介－度相关性可以用B（k）～k表示，它定义为所有度为 k的节点的介数平均值随着k的变化关系。
节点介数分布Pv（B）定义为网络中节点介数为B的节点数 占网络节点总数的比例。
边介数分布Pe（B）定义为网络中边介数为B的边数占网络 总边数的比例。
主要研究工作包括以下几个方面： 1.网络的结构和性质 2.网络宏观性质的微观生成机制（网络建模） 3.网络上的动力学行为和网络本身的动力学 行为 4.复杂网络的应用 5.复杂网络领域的挑战性问题
复杂网络的研究意义
以复杂网络的形式来研究复杂系统，可以加深人 们对复杂系统结构上的深入了解。利用复杂网络的 研究成果，也可以更加深刻的认识自然界和社会上 的复杂性，对于我们认识自然界和社会上的各种现 象和事件有着重要意义。复杂网络的研究为我们提 供了一种复杂性研究的新视角、新方法，并且提供 了一种比较的视野，使得我们可以对各种真实网络 进行比较、研究和综合概括。因此，复杂网络研究 无论在理论上还是实际应用中都有着重要意义。
网络的其他静态特征
网络结构熵 节点Vi的重要程度可以定义为
而网络结构熵则定义为
特征谱 矩阵A或L特征值的集合，是图的所有特征值连同其重数构成
的重集。 富人俱乐部系数
核度 一个图的k－核是指反复去掉度值小于k的节点及其连线后
，所剩余的子图，该子图的节点数就是该核的大小。 节点核度的最大值叫做网络的核度。 节点的核度可以说明节点在核中的深度，核度的最大值自然
就对应着网络结构中最中心的位置。
度中心性
度中心性分为节点度中心性和网络度中心性。 节点vi的度中心性CD（vi）定义为
实际网络的统计特征
无向网络的静态特征
集聚系数分布和聚－度相关性
集聚系数分布 集聚系数分布函数P（C）表示从网络中任选一节点，其集
聚系数值为C的概率
式中，δ（x）为单位冲激函数。 聚－度相关性
局部集聚系数C（k）定义为度为k的节点的邻居之间存在
的平均边数＜Mnn（k）＞与这些邻居之间存在的最大可能的
间的距离dij和从节点vj到vi之间的距离dji是不同的。距离dij 定义为从节点vi出发沿着同一方向到达节点vj所要经历的弧的 最少数目，而它的倒数1／dij称为从节点vi到节点vj的效率， 记为εij。
有向连通简单网络的平均距离L
因为效率可以用来描述非连通网络，所以可以定义有向网 络的效率LC为
IP
朋
地
友
址 网
关系
网
数理统计基础
概率论基础 数理统计基础 统计假设及检验 一元线性回归分析
图论的基本概念
图的基本概念 图的路和连通性 图的基本运算 树与生成树 图的矩阵表示
复杂网络的研究内容和意义
研究的主要内容包括：网络的几何性质，网络 的形成机制，网络演化的统计规律，网络上的模 型性质，网络的结构稳定性，网络的演化动力学 机制等。
介数
介数 节点的介数Bi定义为
式中，Njl表示从节点vj到vl的最短路径条数，Njl（i）表示 从节点vj到vl的最短路径经过节点vi的条数。 边的介数Bij定义为
式中，Nlm表示从节点vl到vm的最短路径条数，Nlm（eij ）表示从节点vl到vm的最短路径经过边eij（方向相同）的 条数。
加权网络的静态特征
（优选）复杂网络基础理论
网络科学理论发展的三个时期
规则网络理论阶段 随机网络理论阶段 复杂网络理论阶段
复杂网络的概念和特性
复杂网络的概念 复杂网络的特性
复杂网络的概念
1.系统和网络 2.复杂性 3.复杂系统 4.复杂网络
复杂网络的特性
复杂性 小世界特性 无标度特性 超家族特性
第二章 网络拓扑结构与静态特征
静态特征指给定网络的微观量的统计分布或宏观 统计平均值。
在本章中我们将对网络的各种静态特征做一小结 。由于有向网络与加权网络有其特有的特征量，我 们将分开讨论无向、有向与加权网络。
网络的基本静态几何特征
平均距离 集聚系数 度分布 实际网络的统计特征
度分布
点权 节点vi的点权Si定义为 对于无向加权网络，点权Si还可以用邻接矩阵元素表示为 对于有向加权网络可以定义入权和出权
单位权
介数分布和漏斗效应
介数是用来衡量通过网络中某节点或某条边的最短路径的 数目。在科学家网络中，介数反映了在本领域内，某位科学家 影响力的大小。
某一节点的近邻节点介数分布的两极分化性质称为漏斗效 应。
网络G的度中心性CD定义为
介数ຫໍສະໝຸດ Baidu心性
介数中心性分为节点介数中心性和网络介数中心性。 节点vi的介数中心性CB（vi）定义为
网络G的介数中心性CB可简化为
有向网络的静态特征
累积入度分布和累积出度分布
联合度分布 基于弧的方式： 基于节点的方式
平均距离和效率
平均距离和效率 由于有向网络里的弧是带有方向的，所以从节点vi到vj之
局部集聚系数C（k）与k的关系刻画了网络的聚－度相关性
介数和核度
介－度相关性可以用B（k）～k表示，它定义为所有度为 k的节点的介数平均值随着k的变化关系。
节点介数分布Pv（B）定义为网络中节点介数为B的节点数 占网络节点总数的比例。
边介数分布Pe（B）定义为网络中边介数为B的边数占网络 总边数的比例。
主要研究工作包括以下几个方面： 1.网络的结构和性质 2.网络宏观性质的微观生成机制（网络建模） 3.网络上的动力学行为和网络本身的动力学 行为 4.复杂网络的应用 5.复杂网络领域的挑战性问题
复杂网络的研究意义
以复杂网络的形式来研究复杂系统，可以加深人 们对复杂系统结构上的深入了解。利用复杂网络的 研究成果，也可以更加深刻的认识自然界和社会上 的复杂性，对于我们认识自然界和社会上的各种现 象和事件有着重要意义。复杂网络的研究为我们提 供了一种复杂性研究的新视角、新方法，并且提供 了一种比较的视野，使得我们可以对各种真实网络 进行比较、研究和综合概括。因此，复杂网络研究 无论在理论上还是实际应用中都有着重要意义。
网络的其他静态特征
网络结构熵 节点Vi的重要程度可以定义为
而网络结构熵则定义为
特征谱 矩阵A或L特征值的集合，是图的所有特征值连同其重数构成
的重集。 富人俱乐部系数
核度 一个图的k－核是指反复去掉度值小于k的节点及其连线后
，所剩余的子图，该子图的节点数就是该核的大小。 节点核度的最大值叫做网络的核度。 节点的核度可以说明节点在核中的深度，核度的最大值自然
就对应着网络结构中最中心的位置。
度中心性
度中心性分为节点度中心性和网络度中心性。 节点vi的度中心性CD（vi）定义为
实际网络的统计特征
无向网络的静态特征
集聚系数分布和聚－度相关性
集聚系数分布 集聚系数分布函数P（C）表示从网络中任选一节点，其集
聚系数值为C的概率
式中，δ（x）为单位冲激函数。 聚－度相关性
局部集聚系数C（k）定义为度为k的节点的邻居之间存在
的平均边数＜Mnn（k）＞与这些邻居之间存在的最大可能的
间的距离dij和从节点vj到vi之间的距离dji是不同的。距离dij 定义为从节点vi出发沿着同一方向到达节点vj所要经历的弧的 最少数目，而它的倒数1／dij称为从节点vi到节点vj的效率， 记为εij。
有向连通简单网络的平均距离L
因为效率可以用来描述非连通网络，所以可以定义有向网 络的效率LC为
IP
朋
地
友
址 网
关系
网
数理统计基础
概率论基础 数理统计基础 统计假设及检验 一元线性回归分析
图论的基本概念
图的基本概念 图的路和连通性 图的基本运算 树与生成树 图的矩阵表示
复杂网络的研究内容和意义
研究的主要内容包括：网络的几何性质，网络 的形成机制，网络演化的统计规律，网络上的模 型性质，网络的结构稳定性，网络的演化动力学 机制等。
介数
介数 节点的介数Bi定义为
式中，Njl表示从节点vj到vl的最短路径条数，Njl（i）表示 从节点vj到vl的最短路径经过节点vi的条数。 边的介数Bij定义为
式中，Nlm表示从节点vl到vm的最短路径条数，Nlm（eij ）表示从节点vl到vm的最短路径经过边eij（方向相同）的 条数。
加权网络的静态特征
（优选）复杂网络基础理论
网络科学理论发展的三个时期
规则网络理论阶段 随机网络理论阶段 复杂网络理论阶段
复杂网络的概念和特性
复杂网络的概念 复杂网络的特性
复杂网络的概念
1.系统和网络 2.复杂性 3.复杂系统 4.复杂网络
复杂网络的特性
复杂性 小世界特性 无标度特性 超家族特性
第二章 网络拓扑结构与静态特征
静态特征指给定网络的微观量的统计分布或宏观 统计平均值。
在本章中我们将对网络的各种静态特征做一小结 。由于有向网络与加权网络有其特有的特征量，我 们将分开讨论无向、有向与加权网络。
网络的基本静态几何特征
平均距离 集聚系数 度分布 实际网络的统计特征
度分布
点权 节点vi的点权Si定义为 对于无向加权网络，点权Si还可以用邻接矩阵元素表示为 对于有向加权网络可以定义入权和出权
单位权
介数分布和漏斗效应
介数是用来衡量通过网络中某节点或某条边的最短路径的 数目。在科学家网络中，介数反映了在本领域内，某位科学家 影响力的大小。
某一节点的近邻节点介数分布的两极分化性质称为漏斗效 应。
网络G的度中心性CD定义为
介数ຫໍສະໝຸດ Baidu心性
介数中心性分为节点介数中心性和网络介数中心性。 节点vi的介数中心性CB（vi）定义为
网络G的介数中心性CB可简化为
有向网络的静态特征
累积入度分布和累积出度分布
联合度分布 基于弧的方式： 基于节点的方式
平均距离和效率
平均距离和效率 由于有向网络里的弧是带有方向的，所以从节点vi到vj之