小世界网络综述

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小世界网络

小世界网络

4.2 小世界网络4.2.1 小世界网络简介1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界网络这一概念,并建立了WS模型。

实证结果表明,大多数的真实网络都具有小世界特性(较小的最短路径)和聚类特性(较大的聚类系数)。

传统的规则最近邻耦合网络具有高聚类的特性,但并不具有小世界特性;而随机网络具有小世界特性但却没有高聚类特性。

因此这两种传统的网络模型都不能很好的来表示实际的真实网络。

Watts和Strogatz建立的小世界网络模型就介于这两种网络之间,同时具有小世界特性和聚类特性,可以很好的来表示真实网络。

4.2.2 小世界模型构造算法1、从规则图开始:考虑一个含有N个点的最近邻耦合网络,它们围成一个环,其中每个节点都与它左右相邻的各K/2节点相连,K是偶数。

2、随机化重连:以概率p随机地从新连接网络中的每个边,即将边的一个端点保持不变,而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。

其中规定,任意两个不同的节点之间至多只能有一条边,并且每一个节点都不能有边与自身相连。

在上述模型中,p=0对应于完全规则网络,p=1则对应于完全随机网络,通过调节p 的值就可以控制从完全规则网络到完全随机网络的过渡。

相应程序代码(使用Matlab实现)ws_net.m (位于“代码”文件夹内)function ws_net()disp('小世界网络模型')N=input('请输入网络节点数');K=input('请输入与节点左右相邻的K/2的节点数');p=input('请输入随机重连的概率');angle=0:2*pi/N:2*pi-2*pi/N;x=100*cos(angle);y=100*sin(angle);plot(x,y,'r.','Markersize',30);hold on;%生成最近邻耦合网络;A=zeros(N);disp(A);for i=1:Nif i+K<=Nfor j=i+1:i+KA(i,j)=1;endelsefor j=i+1:NA(i,j)=1; endfor j=1:((i+K)-N) A(i,j)=1; endendif K<ifor j=i-K:i-1 A(i,j)=1;endelsefor j=1:i-1A(i,j)=1; endfor j=N-K+i:N A(i,j)=1; endendenddisp(A);%随机化重连for i=1:Nfor j=i+1:Nif A(i,j)==1pp=unifrnd(0,1); if pp<=pA(i,j)=0; A(j,i)=0;b=unidrnd(N); while i==bb=unidrnd(N); endA(i,b)=1; A(b,i)=1; endendendend%根据邻接矩阵连线for i=1:Nfor j=1:Nif A(i,j)==1plot([x(i),x(j)],[y(i),y(j)],'linewidth',1); hold on;endendendhold offaver_path=aver_pathlength(A);disp(aver_path);4.2.3小世界网络模型平均路径长度与聚类系数对于纯粹的规则网络,当其中连接数量接近饱和时,集聚系数很高,平均路径长度也十分短。

小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用

小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用

小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用
小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用
小世界网络(SWN)理论由物理、数学、行为科学和计算机科学等多学科交叉生成,用以说明世界上几乎任何两个人都可以通过中间人用较少的连接联系起来,其典型连接数为6-本文称之为"六度分离".SWN 理论一经使用,势必为经济管理领域带来全新思路,提供一种有效的技术工具,展现出广泛的适用性和广阔的发展前景.本文介绍有关SWN的由来、原理及其在经济管理领域的应用.
作者:田颖杰李南江可申作者单位:南京航空航天大学刊名:世界经济研究 PKU CSSCI英文刊名:WORLD ECONOMY STUDY 年,卷(期):2001 ""(6) 分类号:关键词:网络结构小世界网络随机网络特征路径长度集团化。

多尺度可视化的小世界网络

多尺度可视化的小世界网络

多尺度小世界网络的可视化摘要有很多在信息可视化领域下研究的网络是”小世界”网络。

这些网络起先出现在对社会网络的研究并且证明是与其他应用领域相关的模型,如软件逆向工程和生物学。

此外,很多这些网络实际上都有多尺度性质:它们可以看做是一组一组的小世界网络。

我们描述一个设计好的用来识别小世界网络里最弱边的度量标准,从而开发出一个简单的低成本的过滤程序(将一个图分割成很小的并且高度关联的部件)。

我们通过一个基于语义缩放的网络交互式的导航来展示这个度量标准是如何被开发的。

一旦网络分解为一系列的子网层次,用户可以很容易地找到演员群的集体和其子团体,从而了解他们的动态。

关键词:小世界网络,多尺度图,聚类度量,语义缩放。

1.小世界网络小世界现象是第一次被Milgram 提出来的,他是研究社会网络结构的。

他进行了一次如今众所周知的实验,每个志愿者将一封信寄给给一个他们认为最有可能将这封信传递给其‘接受者’的朋友,然后他的朋友再把信寄给他认为更接近这名‘接受者’的朋友(‘接受者’是一名工作在波士顿股票经纪人)。

最终,大部分信件都寄到了这名股票经纪人手中,每封信平均经手6.2次到达。

(Milgram认为世界上任意两个人之间建立联系,最多只需要6个人)这个结果表明:所有的信件都可以以这种方式交付,通过一条平均由六个人组成的路径。

这个理论经常引用为“六度分隔”准则。

这种网络的研究获得了重生并且被Watts和Strongatz 推广到很多其他的领域。

小世界网络的典型特点主要停留在两个结构参数上:1.平均的路径长度2、节点的聚簇索引。

大致上,小世界网络使得结点的子集高度聚集,而结点与结点之间只有几步的距离。

更确切的说,在一个小世界网络中的平均路径长度与一个随机图形(拥有相同的边界号码)的路径长度相比,它的结点的聚簇索引平均更大。

很多重要的现实世界的例子是小世界网络。

这些已经被Watts 在观察神经网络时发现了。

小世界网络在这个领域的应用已经被Kashuringagan更深的讨论了。

小世界效应和无标度-概述说明以及解释

小世界效应和无标度-概述说明以及解释

小世界效应和无标度-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分提供了关于小世界效应和无标度网络的背景和概要信息。

本节将介绍这两个概念的起源和基本定义,以及它们在网络科学领域的重要性和研究意义。

小世界效应是指在一个具有大量节点的网络中,任意两个节点之间的距离很短,通常只需要经过少数几个中间节点即可到达。

这个现象最早由社会学家斯坦利·米尔格拉姆在1967年的实验中发现,并在1998年由弗兰克和温图拉提出了更为系统的定义。

小世界网络在现实生活中存在广泛,例如社交网络、物流网络和互联网等,这种网络结构具有高效的信息传递和快速的交流特点。

无标度网络是另一个重要的网络拓扑结构,在这种网络中,节点的度数(即与其相连的边的数量)遵循幂律分布。

这意味着有少量的节点具有非常高的度数,而大多数节点的度数相对较低。

这种网络结构的重要性得到了巴拉巴西等学者的广泛研究和关注。

无标度网络具有高度的鲁棒性和抗击毁性,在信息传播、疾病传播和网络攻击等方面具有重要的应用价值。

小世界效应和无标度网络在网络科学领域被视为两个重要的研究课题。

研究人员通过模型构建、实证分析和理论解释等多种方法,探索了这两个概念之间的关系和相互作用。

理解小世界效应和无标度网络的特性和行为规律,有助于我们更好地理解和设计现实世界中的各种网络系统,并且对社会、经济和生物系统等领域的研究有着重要的启示作用。

在接下来的章节中,我们将从不同角度对小世界效应和无标度网络进行深入的研究和分析。

我们将讨论它们的定义、原理、特征,探索它们的影响和应用,并探究它们之间的关系和相互影响。

最后,我们将总结主要观点,评价小世界效应和无标度网络的意义和影响,并提出未来进一步研究的建议。

通过这篇长文的阅读,读者将对小世界效应和无标度网络有一个更全面和深入的了解。

文章结构部分的内容可以按照以下方式编写:1.2 文章结构本文主要分为五个部分:引言、小世界效应、无标度网络、小世界效应和无标度网络的关系以及结论。

网络科学从小世界到复杂网络结构研究

网络科学从小世界到复杂网络结构研究

网络科学从小世界到复杂网络结构研究网络科学是一门研究网络结构、网络动态和网络行为的学科,其研究范围广泛,包括社会网络、生物网络、信息网络等等。

从小世界到复杂网络结构的研究是网络科学发展过程中的重要里程碑。

本文将依次介绍小世界网络和复杂网络结构的研究。

小世界网络是网络科学中的重要概念之一,源自于加勒特·哈德曼和丹尼尔·沃茨于1998年提出的著名论文《小世界现象:从网络到现实世界的科学》。

他们发现,在真实世界中的许多网络中,节点之间的平均距离较小,同时具有很高的局部聚集性。

这一现象被称为“小世界现象”。

小世界网络具有以下两个特点:一是短平均路径长度。

也就是说,通过少数几步就可以抵达网络中的任意两个节点。

这意味着网络中的信息传播速度较快。

二是高局部聚集性,即节点之间的连接倾向聚集成社团结构。

这样的局部聚集性在社交网络、神经网络等许多生物网络中都具有显著的存在。

然而,小世界网络模型仅仅是一个理想化的模型,不能完全反映真实世界中的网络结构。

为了更好地描述真实世界中的网络特性,学者们进一步研究和探索,提出了复杂网络结构的概念。

复杂网络结构是指网络中节点之间的连接模式和拓扑结构较为复杂、多样化的网络。

复杂网络中的节点和连接不再呈现简单的规则性和规律性,存在着更多的随机性和异质性。

复杂网络可以更好地描述生物网络、社交网络、交通网络等真实世界中的网络系统。

复杂网络结构包括但不限于以下几个典型类型:一是无标度网络。

无标度网络是指网络中节点的度分布服从幂律分布,即少数节点有着极高的度数,而大多数节点的度数相对较小。

这意味着网络中存在着少数强联系节点,这些节点在信息传播、脆弱性抵抗等方面具有重要作用。

二是小世界网络。

小世界网络是复杂网络的一种特例,既具有短平均路径长度,又具有高局部聚集性。

三是随机网络。

随机网络是指网络中的节点之间的连接是随机建立的,节点的度分布符合泊松分布。

随机网络在网络模型和算法分析方面具有很大的优势。

浅谈小世界网络

浅谈小世界网络

浅谈小世界网络20世纪末,很多科学家发现研究过的自然、社会和技术网络中,大都具有这些特征:高度的集群性、不均衡的度分布以及中心节点结构。

这些特征的出现不是偶然的,为什么现实世界中的网络会具有这些特征呢?这是网络科学的主要问题,目前基本上已经通过建立网络的发展模型解决了。

其中有两类模型被深入地进行了研究,分别是小世界网络和无尺度网络,这里结合原始论文谈谈对小世界网络的认识。

1998年,邓肯·瓦特和斯托加茨在《自然》杂志上发表了关于小世界网络模型的论文Collectivedynamics of‘small-world’ n etworks,首次提出并从数学上定义了小世界概念,并预言它会在社会、自然、科学技术等领域具有重要的研究价值。

所谓小世界网络,就是相对于同等规模节点的随机网络,具有较短的平均路径长度和较大的聚类系数特征的网络模型。

以前,人们认为网络分为完全规则网和完全随机网,这两类网络具有各自的特征。

规则网具有较大的特征路径长度,聚类系数也较大,而随机网络具有较小的特征路径长度,但是聚类系数较小。

难道特征路径长度较大(小)一定伴随着较大(小)的聚类系数?另外,很多现实中的网络如电网,交通网络,脑神经网络,社交网络,食物链等都表现出小世界特性,即具有较小的特征路径长度。

Watt采用一种随机重连边的方法,以探求位于规则网和随机网的中间地带。

如图:规则网有N个节点,每个节点与K个最近邻节点相连(K是偶数)。

上图的规则网有20个节点,每个节点与相邻的4个节点互联。

然后,对每条边进行以概率P进行随机重连(0<=P<=1)。

P=0时对应规则网,P=1时对应完全随机网,通过调整P的值可以得到位于两种网络中间的网络模型,然后探究其特征。

通过实验并统计网络呈现出的特征,得到下图(归一化处理后)。

可见,在P较小时(P<0.01),特征路径长度急剧下降,而聚类系数几乎没有变化。

这样,我们发现这些网络具有较短的特征路径长度和较大的聚类系数,我们称其为“小世界网络”。

小世界理论

小世界理论

小世界理论
小世界理论是一种用来描述社会网络关系的理论,指的是社会关系中社会元素之间的联系以及它们之间的联系强度。

这种理论最早被提出是在20世纪60年代,当时社会学家赫伯特拉罗什通过观察和研究发现了一种令人惊奇的现象,即错综复杂的社会关系网络中也存在着密切的联系,就好像这些社会元素位于同一张大网络中一样。

拉罗什的小世界理论表明,即使是非常分散的社会关系网络,其中的社会元素也有可能存在着紧密的联系。

小世界理论将社会关系网络的社会元素划分为“社会节点”和“联系节点”,社会节点指的是拥有实体形态的人类,而联系节点指的是这些人之间的联系。

然而,尽管某些社会节点和其他节点距离很远,但它们之间仍然可以通过中间节点建立联系。

拉罗什的这一发现极大地改变了人们对社会关系网络的看法,社会学家们开始深入研究该理论,并将其应用于不同的社会环境。

例如,学者可以利用小世界理论来分析社会中的朋友圈,投资圈,政治圈等等,以找出难以发现的共性和网络结构特征。

此外,小世界理论也可以用来了解和研究不同社会阶层之间的社会关系,以及社会元素如何影响彼此以及社会的发展。

在过去的几十年中,小世界理论也被广泛应用在计算机网络的研究中。

小世界理论的概念被用来描述网络中的节点之间的联系,并被用来预测可能出现的故障,以及确定网络和子网的最优拓扑结构。

总的来说,小世界理论是社会学中一种重要的理论,它让我们能
够深入了解社会网络的结构及其间的关系,而它也在计算机网络和其他领域得到了实际应用。

因此,小世界理论确实是一个有趣而又重要的理论,它为社会科学以及其他领域的研究带来了极大的价值。

复杂网络中的小世界现象及网络控制

复杂网络中的小世界现象及网络控制

复杂网络中的小世界现象及网络控制在当今互联网高度发达的时代,我们不难发现,网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

如此庞大而精密的网络背后,隐藏着一种神秘的现象——小世界现象。

什么是小世界现象呢?在复杂网络中,大部分节点彼此并不直接相连,如果我们通过网络中的某个节点一步一步地寻找与它距离较远的其他节点,那么需要经过很多步才能到达目的地。

但是,当我们通过某一个中间节点来寻找其他节点时,会发现距离往往非常近,这就是小世界现象。

小世界现象最早由美国社会学家斯兰恩(Stanley Milgram)在20世纪60年代进行的一项实验中发现。

他向美国人民邮寄了一些信封,要求收信人将信封转交给他们认为能够使信封尽快送到目的地的人。

通过这个实验,斯兰恩得出了结论:平均情况下,任意两个美国人之间的距离为6个人。

小世界现象的出现原因有很多,其中最重要的一点是网络中存在着不同规模的团簇。

团簇内部节点彼此之间密切相连,形成了高密度的区域,而团簇之间的连接则相对较少。

这样,我们就可以通过从当前节点出发,寻找到它所在团簇的某个节点,进而通过邻近的节点,花费较少的代价就能够到达网络中的其他区域。

小世界现象对于我们的生活有很多启示,尤其在社交网络和信息传播方面。

社交网络中,我们可以通过自己已知的朋友或者关注的人,了解到更多的信息和人脉。

在信息传播方面,小世界现象也为我们提供了更加高效的方式,例如通过社交媒体等渠道传递信息,可以更快地达到更多的人。

然而,小世界现象也存在着一些问题和挑战。

对于网络控制而言,小世界现象往往会导致出现所谓的“蝴蝶效应”,即微小的变化可能会在网络中迅速扩散,引起重大的影响。

这种现象有时会出现在金融市场、社会安全等领域,给人们带来严重的后果。

因此,我们需要认识到小世界现象的复杂性,开展网络控制和安全方面的研究。

如何应对小世界现象对网络控制的影响,是当前互联网发展的一个重要问题。

一方面,我们需要通过加强网络安全防护、提高用户的网络安全意识等手段,降低网络威胁的风险;另一方面,我们也需要进一步研究网络控制的新方法和技术,包括基于机器学习、人工智能等技术的网络安全预测和分析技术,以及分析网络节点的关联性和影响力,制定更加精准有效的网络控制策略等。

微观小世界赏析

微观小世界赏析

微观小世界赏析微观小世界是一种错综复杂的网络模型,也被称为小世界网络。

它在复杂网络中具有广泛的应用,如社交网络、互联网、神经网络等。

该模型由美国社会学家斯坦利·米尔格兰姆于1998年首次提出。

微观小世界模型基于以下两个假设:1. 所有节点之间互相连接;2. 在网络中新增一些非常短的边连接相距较远的节点。

在传统的网络模型中,节点之间的连接通常是长距离的,导致信息传播的难度。

而微观小世界模型引入了短距离连接的概念,使得节点之间的距离变得更近,进而提高了信息传播的效率。

在微观小世界模型中,连接两个节点的概率与这两个节点之间的距离成反比。

这种连接方式使得网络的直径保持在较小范围内,从而降低了信息传播的路径长度。

实际上,只需要少数节点即可将信息传递到整个网络中的其他节点。

除了具有短路径长度的特点,微观小世界模型还具有高聚集性的特点。

这意味着在网络中,节点之间的连接更加密集,形成了一个聚集系数较高的结构。

这种高聚集性使信息在网络中更容易传播和扩散。

微观小世界模型的发现对于理解和研究复杂网络具有重要的意义。

它揭示了复杂网络中存在着一种既具有高效传播特性又具有较高聚集性的网络结构。

在实际应用中,微观小世界模型的特点被广泛应用于社交网络、互联网搜索引擎、流行病传播等领域。

在社交网络中,微观小世界网络的特点解释了社交圈子之间的联系。

虽然每个人的社交圈子较小,但通过一两个亲密关系的介绍,任何两个人之间都可以建立联系。

这种联系方式也使得信息在社交网络中快速传播。

在互联网搜索引擎中,微观小世界模型的特点使得搜索引擎可以快速找到与搜索关键词相关的网页。

通过少数几次点击链接,就可以在整个网络中找到相关信息。

在流行病传播中,微观小世界模型可以帮助研究人员预测和控制疾病的传播路径。

通过发现和隔离少数节点,就可以有效地遏制疾病的传播。

总之,微观小世界模型在复杂网络中具有重要的地位和应用前景。

它的短路径特性和高聚集性为信息传播和社交联系提供了理论基础。

网络拓扑知识:小世界网络拓扑的特征与应用

网络拓扑知识:小世界网络拓扑的特征与应用

网络拓扑知识:小世界网络拓扑的特征与应用网络拓扑是指网络中不同节点之间连接的形式和方式。

小世界网络,又称“六度分隔理论”,是指在一个网络中,任意两个节点之间的距离不到几个步骤,这种网络结构是由多个密集连接在一起的“群集”和少量连接距离较远的“枢纽”节点组成的。

小世界网络拓扑的特征是,这种网络具有密集连接和随机连接两种属性。

密集连接的节点形成群集,枢纽节点则连接不同的群集,从而形成了一个具有高效率和短路径的网络。

小世界网络的应用十分广泛。

在社交网络中,小世界网络的结构可以解释为“六度分隔理论”,即人际之间的关系网相当密切。

在社交网络中,小世界网络的结构可以用来描述人们之间的联系,这样在社交媒体营销中,可以利用这种结构,通过社交网络快速地传达信息和推广产品。

在科学研究领域,小世界网络被广泛应用于描述生物、神经元和蛋白质等巨大的复杂系统之间的联系。

例如在生物网络中,小世界网络可以被应用于描述基因表达及其蛋白质之间的关系;在神经网络中,小世界网络可被利用于描述神经元之间的连接方式,以及神经网络的特性等。

此外,在电力网络、航空网络等大型系统中也可以应用小世界网络的拓扑结构,如在电力网络中,小世界网络可以用来预测电力系统的失效和优化电力传输;在航空网络中,小世界网络可以用来优化航班调度和预测航班延误等。

小世界网络拓扑的发现已经成为了我们更好地理解网络结构的基础。

在当前信息时代,如何从这种拓扑结构中挖掘更多有价值的信息,是一个值得继续探讨的问题。

在小世界网络中,节点间的关系一直在变化,这使得这种网络具有较好的鲁棒性和动态特性。

与其他网络拓扑相比,小世界网络在不同的应用领域具有更好的适应性,因而在未来的研究中,它将发挥着重要的作用。

《大话脑成像》系列之十五——浅谈小世界网络

《大话脑成像》系列之十五——浅谈小世界网络

《大话脑成像》系列之十五——浅谈小世界网络大嘎吼,我系从庆古甜落,介四离重美砍过的船新版本大话,几需砍像三轰钟,离造会跟我一样,爱像介个系累。

Hello Everyone ,This is Chongqing Tianle Gu,This is a new brand new version topic, You just need to read about three minutes ,You will like thisseries just like me .本期大话将由古甜落(重庆余文乐的大哥)给大家带来《科研终极之道之佛系科研之一花一世界之小世界网络》,送给关注思影科技公众号的所有有缘人,觉得不错的话,随缘转发,随缘打CALL,阿弥陀佛!善哉,善哉。

既然讲网络,大家不妨看看你需要学会的脑网络数据处理课程先,对,是广告。

(点击就送装备):第五届磁共振脑网络数据处理班1.基本概念网络是由网络节点和网络边构成。

在介绍小世界网络之前,不妨了解一下要用到的基本概念吧。

网络节点:网络构成中的一种元素,在核磁成像研究中,节点可以是某个脑区,或者以体素为单位作为节点。

网络边:网络构成中的另一种元素,一条边连接网络中的两个节点。

在MRI研究中,边的定义多种多样,比如功能连接、纤维束连接、协变连接等。

邻居节点:一个节点i的邻居节点指的是在网络中,和该节点i直接相连接的节点。

节点度:指的是一个节点连接边的条数。

该节点连接边越多,其度越大。

聚类系数:刻画网络中一个节点的所有邻居节点间的连接紧密程度。

当所有邻居节点间都有连接时,该节点的聚类系数值最大。

聚类系数刻画网络局部连接程度。

最短路径:在网络中从一个节点出发,要到达另外一个节点所需的最小步长。

最短路径刻画网络信息传递的快慢。

路径值越小,信息传递越快。

连接代价(wiring cost):从物理空间距离(笛卡尔坐标系中两点间的距离)角度来看,代价可理解为信息从一个节点传递到另外一个节点所消耗的资源。

用小世界网络模型

用小世界网络模型
技术网络
在技术领域,小世界网络模型可以用于描述计算机网络、神经网络和电 力网络等各种技术网络的拓扑结构。研究表明,小世界网络结构可以提 高网络的效率和稳定性。
CHAPTER 03
小世界网络模型的构建方法
基于距离的构建方法
随机游走
在该方法中,随机选择一个节点,然后 沿着连接路径随机游走,直到达到预定 的步数。这种方法可以模拟出节点间的 距离,但是忽略了网络结构的信息。
未来的研究需要进一步拓展小世界网 络模型的应用领域,如社交网络、生 物网络、互联网等,以揭示这些网络 中更深层次的规律和机制。同时,也 需要加强与其他学科的交叉研究,如 物理学、计算机科学、社会学等,以 促进网络科学的发展和应用。
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目前小世界网络模型的一些参数和假设仍然需要进一步改 进和完善,以更准确地描述真实网络的性质和行为。
缺乏普适性
目前的小世界网络模型主要针对特定的网络结构和演化机 制,缺乏普适性和广泛适用性,需要进一步探索不同类型 网络的共性和特性。
缺乏实证研究
尽管小世界网络模型在理论上具有吸引力和适用性,但目 前缺乏足够的实证研究和应用案例来证明其有效性和实用 性。
小世界网络模型是一种描述网 络结构和动态的数学模型,能 够揭示现实世界网络的本质特 征。
研究小世界网络模型具有重要 的理论价值和实际应用价值。
研究目的与方法
研究目的
探究小世界网络模型的性质和特点,包括网络的连通性、聚类系数、路径长度 等。
研究方法
采用理论和模拟相结合的方法,对小世界网络模型进行分析和研究。首先建立 小世界网络模型,然后通过计算机模拟来模拟网络的形成和演化,最后对网络 的性质和特点进行测量和分析。

复杂网络的小世界性质

复杂网络的小世界性质

复杂网络的小世界性质复杂网络是指由大量节点和连接构成的网络,在现实生活中广泛存在,如社交网络、互联网、神经网络等。

与传统的规则网络和随机网络相比,复杂网络具有许多独特的性质和特征,其中之一就是小世界性质。

本文将探讨复杂网络的小世界性质及其对网络结构和信息传播的影响。

一、小世界性质的定义小世界性质是指复杂网络中节点之间的平均最短路径长度较短,且具有较高的聚类系数。

平均最短路径长度指的是网络中任意两个节点之间的最短路径的平均长度,聚类系数反映了节点邻居之间连接的密集程度。

二、小世界模型为了更好地理解复杂网络的小世界性质,研究者提出了小世界模型。

在小世界模型中,网络由一个规则网络和一个随机网络组成,规则网络保持节点的长程连通性,而随机网络引入了一定的短程连结。

通过适当的调整规则网络和随机网络的比例,可以使得网络既兼具规则性又具备小世界性。

三、小世界性质的重要作用复杂网络的小世界性质对网络结构和信息传播具有重要的影响。

1. 网络结构:小世界性质使得复杂网络具有更高的鲁棒性和快速传播性。

在一个小世界网络中,当节点失败或被攻击时,大部分节点仍然可以通过少数路径快速到达其他节点,网络整体的连通性不会受到很大的影响。

2. 信息传播:小世界性质促进了信息在网络中的快速传播。

由于节点之间的平均最短路径较短,信息可以通过相对较少的步骤传播到网络中的绝大部分节点。

这对于信息传播、病毒传播以及谣言扩散等具有重要的实际应用价值。

四、小世界性质的形成机制小世界性质的形成主要受到节点之间的长程连通和短程连结的影响。

1. 长程连通:规则网络的存在提供了节点之间的长程连通。

每个节点与其远离的节点都保持一定的联系,使得网络能够在不同节点之间进行信息传递和资源共享。

2. 短程连结:随机网络的引入增加了节点之间的短程连结。

每个节点都与一些随机选取的其他节点直接相连,这些短程连结使得节点之间的距离变短,从而缩短了网络的平均最短路径长度。

五、小世界性质的应用领域小世界性质在许多领域具有广泛的应用,其中包括社交网络分析、疾病传播建模、信息传播研究等。

(完整版)小世界网络简介及及MATLAB建模

(完整版)小世界网络简介及及MATLAB建模

小世界网络MATLAB建模1.简介小世界网络存在于数学、物理学和社会学中,是一种数学图的模型。

在这种图中大部份的结点不与彼此邻接,但大部份结点可以通过任一其它节点经少数几步就可以产生联系。

若将一个小世界网络中的点代表一个人,而联机代表人与人之间是相互认识的,则这小世界网络可以反映陌生人通过彼此共同认识的人而起来产生联系关系的小世界现象。

在日常生活中,有时你会发现,某些你觉得与你隔得很“遥远”的人,其实与你“很近”。

小世界网络就是对这种现象的数学描述。

用数学中图论的语言来说,小世界网络就是一个由大量顶点构成的图,其中任意两点之间的平均路径长度比顶点数量小得多。

除了社会人际网络以外,小世界网络的例子在生物学、物理学、计算机科学等领域也有出现。

许多经验中的图可以用小世界网络来作为模型。

因特网、公路交通网、神经网络都呈现小世界网络的特征。

小世界网络最早是由邓肯·瓦茨(Duncan Watts)和斯蒂文·斯特罗加茨(Steven Strogatz)在1998年引进的,将高聚合系数和低平均路径长度作为特征,提出了一种新的网络模型,一般就称作瓦茨-斯特罗加茨模型(WS模型),这也是最典型的小世界网络的模型。

由于WS小世界模型构造算法中的随机化过程有可能破坏网络的连通性,纽曼(Newman)和瓦茨(Watts)提出了NW小世界网络模型,该模型是通过用“随机化加边”模式来取代WS小世界网络模型构造中的“随机化重连”。

在考虑网络特征的时候,使用两个特征来衡量网络:特征路径长度和聚合系数。

特征路径长度(characteristic path length):在网络中,任选两个节点,连同这两个节点的最少边数,定义为这两个节点的路径长度,网络中所有节点对的路径长度的平均值,定义为网络的特征路径长度。

这是网络的全局特征。

聚合系数(clustering coefficient):假设某个节点有k个边,则这k条边连接的节点之间最多可能存在的边的个数为k(k-1)/2,用实际存在的边数除以最多可能存在的边数得到的分数值,定义为这个节点的聚合系数。

小世界网络理论在知识管理领域应用的综述

小世界网络理论在知识管理领域应用的综述
第2 9卷 第 9期 21 00年 9月




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小世界网络理论在知识管理领域应用的综述
Re iw n Ap l ain o mal W o l t r h o y i o e g a a e n ve o pi t f S l- rd Newo k T e r n Kn wld e M n g me t c o
1 小世界 网络理论
1 1 小 世界 网络 基 本 概 念 . 小 世 界 网 络 理 论 最 早
小世界网络状态 。为 了保证 网络 的稀疏 性和连通性 ,
模 型假 设 n > >K > > I( )> > 14。小世 界 网 络 nn I ] 的 构造 过 程 如 图 1 示 所 “ —S 世 界 网 络模 型 ”用 特 征 路 径 长度 L P W 小 ()
小世界 网络模 型 ”3, 且分 别 对 C Eeas 虫 网 [ 并 .l n 蠕 g
络 、 国西部 电力 网 络 以及 电 影 明 星 合 作 网 络 进 行 了 美
研究 , 结果表 明 , 以上三种 网络 都具有 小世 界 网络特

们认为“ 世界很小 ” 的谜 团。作为一种交叉性 学科 . 小 世界理论发展很快 . 已经在许多领域得 到应用 。 知识管理是 2 世纪最热 门的话题 , l 知识 的扩 散、 转移及共享是经济增长 的重要 驱动 因素 . 能否对 知识 加以有效的管理 , 成为决定个人和组 织在竞争 中成败
达的难易程度 ; ( ) C P 用来 描述 网络 的局部特征 , 衡量

小世界网络

小世界网络

系数和更低的平均路径长度。
小世界网络的平均路径长度受制于导入的随机性,但是其他属性如聚 类系数受制于起始网络的拓扑。
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5.2 小世界网络属性 来自与重联概率对于小概率p,随机性上升非常快,然后当p接近100%时就平缓下 来。接近一半熵的增加发生在1%和10%之间。
对于足够大的重联概率p,熵随着p呈对数地增长。
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5.5 分析
小世界网络是可扩展的、高度聚类的、相对稀疏的。
20
Thanks
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5.2 世界网络属性
小世界中的紧度 紧度随着密度的增加而增加,到达某一点,然后向下再向上,随之网 络开始更像k-规则网络而非小世界网络。向下再向上之后,重新变的 规律性,紧度再次提高直到接近100%峰值为止。
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5.2 世界网络属性
小世界中的紧度 随机网络在密度接近100%之前没有规律性;小世界网络具有大量与 密度无关的规则性——随着密度的增加规则性对平均紧度的影响会增 加。在大约50%左右到达“临界点”,这就导致小世界行为更像k-规 则网络而非随机网络。这种规则性在决定紧度时成为最重要的因素。 一般来讲,超过20%密度,聚类倾向于增加平均紧度,而随机性倾向 于减少平均紧度。
变的更加随机化了,并且它的平均路径长度接近随机网络,但是小世 界的平均路径长度决不会小于同等随机网络的。 快速减少平均路径长度及具有较大的聚类系数是小世界网络的独特特 点。小世界的路径长度随着重联概率的增加而收缩,达到p=100%为
极限。
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5.2 小世界网络属性
小世界网络的路径长度
5.2 小世界网络属性
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小世界网络的聚类系数 聚类随着熵的增加而减少,因为聚类是一种结构(有序),而重联 链路是一种随机性(无序)。增大重联概率就增大了无序,也就降 低了聚类。熵与k-规则网络的最初顺序相反。 保持重联概率不变而让密度变化。聚类系数会随着密度的提高而 缓慢提高,因为提高密度会使网络更加接近完全网络(完全网络 的聚类系数是1.0)。聚类系数随着密度接近100%而渐近1.0。
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关于小世界网络的文献综述一、小世界网络概念方面的研究Watts和Strogatz开创性的提出了小世界网络并给出了WS小世界网络模型。

小世界网络的主要特征就是具有比较小的平均路径长度和比较大的聚类系数。

所谓网络的平均路径长度,是指网络中两个节点之间最短路径的平均值。

聚类系数被用来描述网络的局部特征,它表示网络中两个节点通过各自相邻节点连接在一起的可能性,以及衡量网络中是否存在相对稳定的子系统。

规则网络具有大的特征路径长度和高聚类系数,随机网络则有短的特征路径长度和比较小的聚类系数[1]。

Guare于1967年在《今日心理学》杂志上提出了“六度分离”(Six Degrees of Separation) 理论,即“小世界现象”。

该理论认为,在社交网络中存在短路径,即人们只要知道自己认识的人,就能很快地把信息传递到任何远方目标[2]。

.Stanleymilgram的邮件试验,后来的“培根试验”,以及1998年《纽约时代周刊》的关于莱温斯基的讽刺性游戏,都表现出:似乎在庞大的网络中各要素之间的间隔实际很“近”,科学家们把这种现象称为小世界效应[3]。

研究发现,世界上任意两个人可以平均通过6个人联系在一起,人们称此现象为“六度分离”[2]。

二、小世界网络模型方面的研究W-S模型定义了两个特征值:a.特征路径的平均长度L。

它是指能使网络中各个结点相连的最少边长度的平均数,也就是上面说的小世界网络平均距离。

b.集团化系数C。

网络结点倾向于结成各种小的集团,它描述网络局部聚类特征。

稍后,Newman和WattS对上述的WS模型作了少许改动,提出了另一个相近但较好的(NW)小世界网络模型[5],其做法是不去断开原来环形初始网络的任何一条边、而只是在随机选取的节点对之间增加一条边(这时,新连接的边很可能是长程边)。

这一模烈比WS模型容易分析,因为它在形成过程中不会出现孤立的竹点簇。

其次,还有Monasson小世界网络模型[6]以及一些其它的变形模型包括BW 小世界网络模型等等[7]。

三、小世界网络应用方面的研究①、在生物学领域的应用Wdt怡和StrogatZ证明疾病全球传播所需的时间和特征路径长度非常相似,只要在传播网络中加人一些捷径就可以使传播速度明显加快。

运用病毒在小世界网络中的传播性质可推出信息在一个平均分离度为6的网络中传播要比在平均分离度为一百或一百万的网络中快得多[8]。

许多知名的生物网络表现出了小世界网络节点间的关连性。

一般的小世界网络模型,也利用了网络的无向和无标度特性来展示网络中各节点之间的联系。

这种网络模型能模拟一些神经网络的重要性质,例如,染色体结合的方向和标度。

[9][10]。

有学者研究了基于神经网络的有小世界结构的联想记忆模型。

这一网络检索某一存储的模型的有效性展示了混乱的有限价值的阶段转换。

更加常规化的网络很难恢复这个模型,而对混合的不对称的状态更有效。

[11]。

②、在博弈论方面的应用李南等运用小世界理论来改变博弈网络结构,建立了重复囚徒困境博弈的小世界模型,并且通过与规则网络、随机网络的比较,发现小世界网络具有最快的合作收敛和信息反映能力[12]。

将复杂网络理论和基于博弈论的经济网络理论相结合,探讨小世界网络的结构演化问题是目前研究的一个方向。

学者从个体选择的角度,以网络中个体价值优化作为网络结构演化的动力机制,用顶点度分布、平均最短路径长度、集群系数作为网络结构演化判据,研究小世界网络的结构演化问题[13]。

Kuperman和abramson分析认为由于在小世界网络中引人少量“断键重连”,导致以某个局中人为中心的群体散布在网络中,这种结构使得博弈双方信任降低,于是执行协议困难,反叛者数量增加[8]。

③、在经济社会方面的应用Uzzi和Spiro对百老汇音乐剧创作演出人员的合作网络进行了分析,发现其具有小世界特征,利用统计模型,发现其小世界性对音乐剧的经营成就和艺术成就有显著的积极贡献[15]。

以美国城市统计区为对象的研究,虽然没有得出小世界结构和区域专利产出的关系,但证实较短的路径长度和较大规模的最大连通部分对专利产出具有显著积极效应[16]。

产业战略联盟网络的研究指出,如果企业加入到有较高局部聚簇系数和较短平均路径长度的联盟网络中,将更容易获取对创新有重要价值的知识,从而得到更多的创新产出[17]。

冯锋通过对小世界网络模型及其生成规则的分析,发现企业创新网络具有典型的小世界网络特征,提出了用小世界网络模型加强企业创新网络建设的思想,并给出了加强企业创新网络建设的途径[18]。

陈子凤等构建了9个国家和地区31年间的专利合作网络,计算出其聚簇系数比,平均路径长度比和小世界商数来表示其小世界性。

通过负二项式回归模型,得出合作网络中较短的路径长度对创新产出有显著的积极影响,同时聚簇系数和平均路径长度的交互项,即小世界商数回归系数也是显著为正,表示较高的小世界性可以激发出更多的创新产出[19]。

④、在知识共享方面的应用Hansen探讨弱连接对组织子团体中知识共享的作用,通过实证利用社会网络中的弱连接与知识观点具体解释组织网络中的弱连接对知识共享的作用,结果显示弱连接有助于帮助团队寻找其他子团体中有用的知识,但是阻碍了复杂知识的扩散,复杂知识的扩散需要扩散双方具有一个较强连接[20]。

Ahuja等分析利用信息技术的虚拟组织的集中化和非层次性的交互式网络结构,证明虚拟组织不同的交互结构会展现出不同的属性,且网络结构能影响到组织绩效[21]。

同时冯锋运用小世界网络模型,分析了集群内的知识转移,发现集群成员之间的“距离”对转移频率有着重大影响,利用相关措施降低“距离”,可以提高成员的知识转移频率,促进集群发展;借用断键重连与不重连的思想,集群能够更加合理地制定各种措施,从而改变成员的“距离”、调整连接边数[22]。

邓丹在对新产品开发(NPD)团队交流网络特征参数进行深入分析的基础上,研究了网络的交流频率和交流集中度等对NPD团队创新的影响;在对交流网络的描述与分析中,提出用“小世界”的特征路径长度和集团化系数来表征NPD团队交流网络的交流频率和交流集中度的思想,同时提出加权小世界网络的全局效率和局部效率等概念[23][24]。

张兵等人的仿真分析表明,在关系强度均匀分布的小世界网络基础上,改变其关系强度分布,能够极大地提高网络均衡状态下的知识流动效率[25]。

知识通过网络可以加快扩散。

孙耀吾等基于NW小世界网络视角,构建高技术企业联盟知识扩散模型,揭示联盟的知识扩散特性,并运用MATLAB软件进行模拟仿真。

研究发现,减小网络的特征路径长度、增大网络的集聚系数和提高成员间的知识交流频率是促进高技术企业联盟知识扩散、提高创新效率、加快知识创新的有效途径[26]。

⑤、在其他领域的应用江可申等在具体案例分析的基础上,运用小世界网络模型分析了动态企业联盟,发现小世界网络理论能够较好地反映动态企业联盟的网络特征[7]。

同样在物理领域也有许多小世界问题研究成果,物理学家Monasson研究了小世界图表上的拉普拉斯算子特征光谱,这个光谱告诉我们小世界网络中的动力体系是怎样形成的,以及动力扩散怎样在小世界模型中产生,利用该原理我们可研究信息在某种社会网络(包括经济管理网络)中的扩散运动[14]。

参考文献:[1] Watts D J and Strogatz S H,Collective dynamics of“small -world”network[J],Nature,1998,393 ( 6) : 440 -442[2] Guare J. Six degrees of separation: A play[M]. New York:Vintage Books, 1990.[3] WattsD J. Smaalworlds[M]. N J: PrincetonUniversity Press, 1999.[5] Newman MEJ,Watts DJ.Renormalization group analysis of the small-world network modle.Phy lett A,1999,263:341-346[6]朱涵,王欣然等.网络“建筑学”[J]物理,2003(6)[7]江可申,田颖杰.动态企业联盟的小世界网络模型[J]世界经济研究,2002(5) [8]田颖,李南,江可申. 小世界网络(SWN)及其在经济管理领域的应用[J].科学学研究,2009,27(9)[9]CarlosAguirre1,Ram’onHuerta1,FernandoCorbacho,Pedro Pascual.AnalysisofBiologically Inspired Small-World Networks.ICANN,2002[10]Futai Zou,Yin Li,Liang Zhang,Fanyuan AN: Cache-Based CAN Us-ing the Small World Model.WAIM,2004[11]L G Morelli,G Abramson,M N Kuperman.Associative Memory on a Small-WorldNeural Network.Eur.Phys.J.B,2000;(38)[12]李南,田颖杰,朱陈平.基于小世界网络的重复囚徒困境博弈[J].管理工程学报,2005(2):140-142.[13] 苏威积,赵海,徐野,张文波.基于hops的Internet复杂网络分割度分析[J].通信学报,2005(9)[15] Uzzi, B., Spiro, J.. Collaboration and creativity: thesmall world problem[J].American Journal of Sociolo-gy, 2005, 111(2): 447-504.[16] Schilling,M.A., Phelps, C.C.. Interfirm collabora-tion networks: the impact oflarge-scale network struc-ture on firm innovation [ J]. Management Science,2007, 53: 1113-1126[17] Fleming,L., King! C., Juda, A. I.. Small worlds andregional innovation[J].Organization Science, 2007, 18(6): 938-954.[18] 冯锋,张瑞青,闫威.基于小世界网络模型的企业创新网络特征分析[J].科学学与科学技术管理,2006(9):87-91.[19] 陈子凤,官建成.合作网络的小世界性对创新绩效的影响 [J].中国管理科学,2009,17(3):115-120.[20] HansenM T. The Search-Transfer Problem: The RoleofWeak Ties in SharingKnowledge across Organiza-tion Subunits[ J]. Administrative Science Quarterly,1999, 44(1): 82-111.[21] Ahuja M K, Carley K M. Network Structure in Virtu-al Organizations[ J].Organization Science, 1999, 10(6): 741-757.[22] 冯锋,王凯.产业集群内知识转移的小世界网络模型分析[J].科学学与科学技术管理,2007(7):88-91.[23] 邓丹,李南,田慧敏.基于小世界网络NPD团队交流网络分析[J].研究与发展管理,22005,17(4):83-86.[24] 邓丹,李南,田慧敏.加权小世界网络模型在知识共享中的应用研究[J].研究与发展管理,2006,18(4):62-66.[25] 张兵,王文平. 知识流动的小世界——基于关系强度的观点[J].科学学研究,2009,27(9)[26] 孙耀吾,卫英平.高技术企业联盟知识扩散研究——基于小世界网络的视角[J].管理科学学报,2011,14(12):17-26.。

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