媒介环境视野下复杂网络研究
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。
复杂网络科学的研究进展及应用
复杂网络科学的研究进展及应用随着科学技术的发展，人类对于复杂网络科学的研究也越来越深入，并在各种领域得到了广泛的应用。
本文将简要介绍复杂网络科学的概念，研究方法和应用领域。
一、什么是复杂网络科学复杂网络科学是研究网络结构、功能和演化规律的学科，它涵盖了很多方面，包括物理学、计算机科学、数学、生物学、社会学等多个学科。
它所研究的网络包括社交网络、物质传输网络、生物网络等多种类型。
复杂网络的特点是节点之间存在复杂的联系，网络结构存在复杂的拓扑结构和模式。
复杂网络具有刻画网络结构、预测网络演化、控制网络活动等方面应用价值。
同时，复杂网络也是智能科学、生命科学、计算科学等多个学科的重要基础和工具。
二、复杂网络的研究方法复杂网络科学的研究方法主要有两种：统计描述和建模仿真。
统计描述是指通过统计手段对网络的拓扑结构和特征进行描述和分析。
例如，度分布、聚类系数、介数中心性等指标可以有效地反映网络的特征和规律。
建模仿真是指通过建立模型对网络的演化过程和行为进行分析和预测。
例如，随机网络模型、小世界网络模型、无标度网络模型等可以模拟各种复杂网络，并对其动态演化进行探究。
三、复杂网络的应用领域复杂网络科学在各种领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域：1.社交网络社交网络是目前复杂网络应用最为广泛的领域之一。
社交网络的研究和应用，主要包括如何对网络中个体的行为和关系进行建模和分析，以及如何利用这些模型来进行推荐、广告投放、舆情监控等。
例如，Facebook、Twitter等社交媒体平台利用用户在平台上的活动行为和关系，实现了精准推荐和广告投放。
同时，社交网络在疫情和自然灾害等重大事件中，也发挥了巨大的作用。
2.生物网络生物网络是指生命体内的各种关系网络。
生物网络的研究和应用，主要包括对基因表达、蛋白质相互作用、代谢途径等方面的分析和建模。
例如，对基因表达网络的研究，可以为肿瘤等疾病的诊断和治疗提供一定的参考。
同时，生物网络建模还可以为人工生命、分子计算等领域提供灵感和指导。
社会网络分析和复杂网络理论
社会网络分析和复杂网络理论社会网络分析和复杂网络理论是当今社会科学研究中不可忽视的一部分，其中社会网络分析主要研究社会中人际关系的结构、性质和演化规律，复杂网络理论则是研究网络中的整体结构、性质和其它定量特征。
这两个领域的研究相互关联，有助于我们更加深入地了解人们之间的沟通、合作和信息传递，以及网络中的节点和边的特性和演化。
社会网络分析的起源社会网络分析起源于20世纪30年代的美国社会学家莫特（Mol,Joseph）和中央社会（Central Social）的成员们，他们致力于研究社会网络的运作原理和演化模式。
20世纪50年代到70年代，美国学者莫茨和格莱茨曼（Granovetter）等人提出了“弱联系”的概念，即人们更容易通过和自己没有很熟悉的人连接起来和获得信息。
此后，对于“弱联系”的研究逐渐深入，出现了许多相关理论和方法，如“小世界理论”，“结构洞理论”等。
社会网络分析的应用社会网络分析在实际应用中得到了广泛的关注和应用，它可以用于分析社区内部的结构和良性发展，进行企业管理、市场研究以及选民行为的研究等。
例如研究人际关系中的联系和互动，以及社会状态和状况的形成和演变。
现代社会各种机构、组织大多是一个个网络，在揭示网络结构和网络属性的基础上，还可以对网络节点进行分析，发现网络中的重要节点和关键节点。
这对于分析网络演化和网络控制具有重要的意义。
复杂网络理论的起源复杂网络理论起源于20世纪60年代中期，当时学者们开始研究一些交错的、复杂的、具有多种关系和属性的网络，如生物、交通、材料等系统中的网络。
1998年，小世界网络和无标度网络的发现，使得复杂网络领域得到了历史性的突破。
这两种网络的研究不仅揭示了真实世界中的很多网络都是小世界网络或无标度网络，而且为后来更深入地研究网络提供了很好的切入点。
复杂网络的应用复杂网络在现代社会中也得到了广泛的应用，其中最具代表性的是节点的重要性分析和网络的控制。
例如，在金融市场中，通过对网络中金融机构的节点进行分析和评估，可以更好地理解市场的基本特征并制定相应的政策。
复杂网络研究简介
∑d
i> j
ij
d12 = 1
d13 = 1 d 23 = 1
d14 = 2 d 24 = 1 d 34 = 2
d15 = 1 d 25 = 2 d 35 = 2 d 45 = 3
Total = 16 Average:
L = 16 / 10 = 1.6
聚类系数
• 一个网络的聚类系数 C满足:
0<C<1
规则网络
(a) 完全连接;
(b) 最近邻居连接;
(c) 星形连接
规则网络
... ...
(d) Lattice
(z) Layers
随机图理论
• 随机图论 - Erdös and Rényi (1960) • ER 随机图模型统治四十余年…… 直到今天 …… • 当今大量可获取的数据＋高级计算工具，促使人们 重新考虑随机图模型及其方法
“图论之父”
看作4个节点，7条边的 图
路必须有起点和终点。 一次走完所有的桥，不重复，除起点与终点外，其余点必须有偶数 条边，所以七桥问题无解。 1875年, B 与 C 之间新建了一条桥解决了该问题！☺
Euler 对复杂网络的贡献
Euler 开启了数学图论，抽象为顶点与边的集 合 图论是网络研究的基础 网络结构是理解复杂世界的关键
电信网络
(Stephen G. Eick)
美国航空网
世界性的新闻组网络
(Naveen Jamal)
生物网络
人际关系网络
复杂网络概念
• • • • • • 结构复杂：节点数目巨大，网络结构呈现多种不同特征。 节点多样性：同一网络中可能有多种不同的节点。 连接多样性：节点之间的连接权重存在差异，且有可能存在方向性。 网络进化：表现在节点或连接的产生与消失。例如WWW，网页或链 接随时可能出现或断开，导致网络结构不断发生变化。 动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状态随 时间发生复杂变化。 多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致更为难以预料的 结果。例如，设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程，其 进化过程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进行能量传输时， 他们之间的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网 络性能。 复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。
复杂网络的性质及研究进展
复杂网络的性质及研究进展随着互联网技术的进步，现代社会中出现了大量复杂网络。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的复杂结构，如社交网络、互联网、物流网络等。
复杂网络中的节点可以是人、机器、城市、物品等，节点间的连接可以是关系、交易、信息传递等。
复杂网络的性质及研究进展成为当前网络科学热门话题。
一、复杂网络的性质复杂网络具有许多独特的性质。
其中最著名的是小世界现象和无尺度性。
小世界现象指的是在相对较少的步数内，两个节点间可以通过少量的中间节点相互连接。
这个现象源于节点个数巨大的复杂网络中所存在的“短路”现象。
无尺度性则指的是复杂网络中存在少数节点拥有极高的度数，这些度数相对较低的节点则占据大多数。
这个现象发生的原因是特定节点的度数与网络结构有关，而网络结构可以不断扩大，使得度数与网络尺寸成幂律分布。
另外，复杂网络还具有同配性和社团结构这些特征。
同配性指的是节点之间存在相似的连接方式。
也就是说，度数大的节点会与度数大的节点相连，而度数小的节点会与度数小的节点相连。
在社交网络中，身份地位相近的人之间也会有相似的交际方式。
社团结构则指的是节点在网络中的归属群体。
网络社团结构不仅有助于分析节点间的关系，而且有助于我们更好地理解复杂网络的拓扑性质。
二、复杂网络研究进展近年来，复杂网络的研究取得了非常显著的进展。
1. 复杂网络模型为了更好地研究复杂网络，科学家提出了一些复杂网络模型。
比较常用的模型有随机图模型、小世界模型、无尺度网络模型等。
这些模型的提出极大地推动了复杂网络的研究，使得我们能够更加深入地理解复杂网络的性质和演化规律。
2. 复杂网络在社会与生命科学中的应用复杂网络不仅被广泛应用于计算机科学领域，而且在社会网络与生命科学领域也有着广泛的应用。
例如，社交网络分析被广泛应用于研究社交关系、信息传播和个人信任等问题；基因调控网络分析被应用于研究生物调控机制和疾病发生机理等重要问题。
复杂网络为社会与生命科学领域的研究提供了一个全新的视角，使得我们能够更加全面地了解问题背后的本质。
基于复杂网络的微博信息传播研究共3篇
基于复杂网络的微博信息传播研究共3篇基于复杂网络的微博信息传播研究1基于复杂网络的微博信息传播研究随着网络技术的不断发展，微博已成为人们获取信息、表达观点和交流思想的重要平台。
微博信息传播的复杂性，更引发了研究者们对微博传播过程及其影响因素的关注。
而复杂网络是一种重要的分析工具，可以揭示微博信息传播的规律和机理。
本文将从复杂网络的角度探讨微博信息传播的过程与特点，分析影响微博传播的主要因素，并探讨如何利用复杂网络分析方法提高微博信息传播的效果。
一、微博信息传播的复杂性微博信息传播的复杂性主要表现在以下三个方面：1.网络结构的复杂性：微博用户之间的关系不是简单的线性关系，而是复杂的非线性网络结构。
微博用户之间既存在直接的关注关系，也存在间接的相互转发、评论、点赞等关系。
同时，微博用户还会根据自己的兴趣、好友等因素形成各种小团体。
2.信息内容的多样性：微博上的信息类型丰富多彩，既包括文字、图片、视频等多种形式的内容，也包括各种话题、事件等不同类型的信息。
不同类型的信息对于传播的影响也存在差异。
3.用户行为的多样性：微博用户的行为十分复杂，不仅包括发微博、转发、评论等基本行为，还包括关注、点赞、私信等更加细粒度的行为。
用户行为多样性的存在使得微博信息传播的规律更加复杂。
二、影响微博信息传播的主要因素微博信息传播的复杂性意味着影响微博传播的因素非常多样。
在众多因素中，以下几个方面是影响微博传播的主要因素。
1.信息本身的质量：信息的主题、内容、话语等对于信息的传播具有重要的影响。
如果信息趣味性强，内容新颖独特，对于信息的传播具有非常积极的效果。
2.网络结构和用户的特点：网络结构的不同和用户的特点也是影响微博传播的重要因素。
如果微博用户之间的联系紧密，且关注合适，那么信息的传播会更加迅速。
而如果用户之间的联系稀疏，那么信息的传播效果就会大打折扣。
3.传播过程中的干扰：在微博信息传播的过程中，一些意外的事情有可能会发生干扰，如被关键用户屏蔽等，这些随机因素对于信息的传播也会产生明显的影响。
全媒体“拟态环境”下高校网络舆情特征及其引导机制研究
2020年12月第22卷第4期江南社会学院学报JOURNAL OF JIANGNAN SOCIAL UNIVERSITYDec.2020Vol.22No.4全媒体“拟态环境”下高校网络舆情特征及其引导机制研究李伟（苏州工业园区服务外包职业学院，江苏苏州215123）摘要：全媒体时代，广泛的媒介融合催生了大学生媒介化生存方式，多元开放的媒介平台导致了高校网络舆情的活跃，然而，全媒体构建的并不是现实环境的原貌，而是由媒介所提供的加工、重构之后的“拟态环境”，高校网络舆情的特征与走向往往与“拟态环境”息息相关，这对于高校网络舆情引导工作提出了全新课题。
对此，建立健全高校网络舆情监测与引导机制，加强网络议程设置和大学生“意见领袖”培养，全方位提升大学生媒介素养是全媒体“拟态环境”下高校网络舆情引导的对策。
关键词：全媒体；拟态环境；高校网络舆情；引导机制中图分类号:G219.2文献标识码：A文章编号:1673-1026（2020）04-0020-04近年来，飞速发展的互联网技术正在不断改变着信息交流的结构与模式，甚至改写了人类的生活方式。
在网络技术的助攻下，媒介逐渐从信息交流的工具、中介演化成为现代人的“精神伴侣”与“器官性存在”，媒介传播已经进入包括自媒体、平台媒体在内的新媒体与传统媒体融合的全媒体时代。
全媒体环境下，公众能够获得更及时、更多角度、更多层次、更多方式的媒体体验，而且网络开放性程度更高，信息获取渠道更趋多元化，个性化娱乐性服务更突出，互动性更强。
因而,在人人皆媒体、时时有媒体、处处是媒体的全媒体时代，大学生群体参与公众事务讨论的愿望更加强烈，高校网络舆情活跃度达到顶峰。
然而，浸润在全媒体加工、重构之后的“拟态环境”中的高校学生，往往会有意或者无意地忽视“拟态环境”与现实客观环境之间的界限。
在此情况下，一方面,媒介的存在和发展极大地拓展了大学生的视野,为他们跨越时间、空间的距离,感受更多现实世界中的事物提供了可能性；另一方面，在全时空多渗透的全媒体环境下，假新闻和网络谣言扩散的广度与速度大幅提升，所产生的纷繁复杂的网络舆情容易在大学生思想与精神成长上制造迷茫与冲突，给高校网络舆情引导与管理工作带来新的挑战。
复杂网络理论研究状况综述
ＩＩ
■现代管理科学
ＩＩ ＩＩＩ
一管理创新
ｍ＿
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。
复杂网络结构及其在社交网络中的应用研究
复杂网络结构及其在社交网络中的应用研究随着互联网的发展，社交网络的兴起和普及，网络中各种信息和资源得到了方便的传播，也有了更丰富的交互和协同。
然而，网络的节点和边并不是简单的线性关系，而是复杂的网络结构。
在社交网络中，人们的联系和交互呈现出复杂的网络结构，因此，研究和分析复杂网络结构对于理解社交网络在信息传播、社交互动和集体行为等方面的作用具有重要的意义。
一、复杂网络结构的特点复杂网络结构是指由大量节点和边构成，节点之间具有相互联系和作用的复杂系统。
与传统的线性系统不同，复杂网络结构具有以下几个特点：1. 非线性关系：节点之间的连接不一定是直接的，而可能是间接的或非线性的。
例如，在社交网络中，A、B 两人之间可能并不认识，但他们都认识C，因此通过C这个中介节点，A和B之间也会有间接联系。
2. 小世界现象：复杂网络中仅需经过少数几个节点，就可以将整个网络连接起来。
这种现象称为小世界现象，它是网络结构紧密而不断的重要表现。
3. 稳健性：复杂网络中节点之间的联系具有一定的韧性，即使某些节点失效或断开连接，网络仍能保持连通性。
4. 度分布的幂律分布性质：复杂网络中节点的度（即连接数）分布呈幂律分布，即少数节点具有高度连接性，而大多数节点并没有太多的联系。
以上特征使得复杂网络具有广泛的适应性和韧性，使其在信息传播、社交互动、集体行为等方面具有重要的应用价值。
二、应用领域在社交网络中，复杂网络结构广泛应用于以下几个方面：1. 社交网络分析社交网络分析是指通过图形化、可视化和统计分析等手段，对社交网络结构进行建模、量化和分析。
利用复杂网络分析工具，可以探索社交网络中的节点、边、子图和社区等特征，了解网络的结构、拓扑和演化，更深入地了解社交网络的行为和功能。
2. 信息传播在社交网络中，信息的传播具有广泛的潜力和变革性。
通过复杂网络分析，我们可以了解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等特征，并根据这些特征推测出在网络中引发和加速传播的因素。
复杂网络的建模与分析
复杂网络的建模与分析一、引言随着互联网技术的飞快发展，复杂网络已经成为了各个领域的研究热点。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的网络结构，其中节点之间的连接关系并非像简单的线性图结构一样单一。
复杂网络不仅仅应用于社交网络，还延伸至不同的领域，例如生物学、经济学和交通规划等。
对于复杂网络的建模和分析有很多研究，本文将介绍一些目前主流的复杂网络建模和分析方法。
二、复杂网络建模1. 随机图模型随机图模型是一种最为典型的网络模型，也是最早被研究的。
随机图模型假设网络中每个节点和边都是随机的。
通过随机生成大量节点和随机连接这些节点，以模拟真实世界中的网络。
随机图模型是一种简单直观的建模方法，但是由于没有考虑节点间的拓扑属性和复杂度，所以对于一些大型、高度复杂的网络模型可能并不适用。
2. 小世界模型小世界模型是模拟社交网络中人们的转移、传播信息的模型。
它通过随机连接节点和局部连接节点两种方式随机生成网络。
与随机图模型相比，小世界模型考虑了节点间的拓扑结构，更适用于描述一些存在特殊节点而不是所有节点都是平等的网络，在社交媒体和社区网络中更为实用。
3. 网格模型网格模型是最为直观并且模拟现实中某些场景的复杂网络。
它是由若干个节点间平分整个区域形成的，节点之间形成边。
网络中若干个节点组成的区域被称为区块，其中节点与边的密度大于区块之间的节点与边的密度，从而更好地描述了地理位置之间的关系，广泛应用于通信网络和移动装置等场景。
三、复杂网络分析1. 群组发现群组发现是研究复杂网络单独部分的一种方法，通过分析一组相似的节点及其之间的互动关系来发现节点间组成的群体。
例如，可以使用层次聚类的方法来将网络中的节点划分为若干个互相连接的群组，其中每个群组包括节点的特殊特征。
这可以帮助我们提取有用的信息，进一步分析某些大型网络（如金融市场）中的虚拟社区或潜在的操纵者。
2. 社会网络分析社会网络分析是将复杂网络应用于社交网络、人力资源等领域的一种方法。
社交媒体环境下网络谣言国内外研究动态及趋势
内容摘要
1、交互性：社交网络用户行为的主要特点之一是交互性，用户之间可以通过 各种方式进行互动和交流，如评论、、分享等。
内容摘要
2、主动性：社交网络用户行为还具有主动性，用户会主动发布或传播信息， 表达自己的观点和想法。
内容摘要
3、多样性：社交网络用户行为具有多样性，不同用户的行为方式和习惯各不 相同，同时也会随着时间和情境的变化而变化。
3、技术手段将更加多样：未来研究者们将采用更多样化的技术手段来研究社 交网络用户行为，如自然语言处理、机器学习、深度学习等。这些技术手段的应 用将使研究者们能够更准确地识别用户行为，挖掘用户需求，从而为社交网络的 优化和发展提供更有价值的建议。
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一、国外研究动态
1、谣言传播机制研究
1、谣言传播机制研究
在社交媒体环境下，网络谣言传播迅速，影响广泛。国外学者从传播机制入 手，研究网络谣言的扩散过程。一些研究表明，网络谣言的传播与节点之间的连 接关系有关。节点之间的越紧密，网络谣言传播得越快。另外，一些学者还发现， 网络谣言的传播还与节点的权威性有关。权威性越高的节点，在网络谣言传播中 发挥的作用越大。
三、研究趋势
1、跨学科交叉研究
1、跨学科交叉研究
未来，社交媒体环境下网络谣言的研究将更加注重跨学科交叉。传播学、计 算机科学、心理学、政治学等多个学科的学者将共同参与研究，从不同角度深入 探讨网络谣言的形成、传播和应对策略。这将有助于形成更为全面和深入的研究 成果，为解决网络谣言问题提供更为丰富的理论和实践指导。
2、辟谣平台的构建与推广研究
为了应对网络谣言的传播，国内学者开展了辟谣平台的构建与推广研究。一 些研究通过分析公众的认知特点和行为习惯，设计符合国人需求的辟谣平台。这 些平台通常具有可视化、互动性强的特点，方便公众对信息进行辨识和举报。另 外，一些研究还探讨了如何利用社交媒体和自媒体等渠道推广辟谣平台，提高公 众对辟谣信息的接受度。
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。
复杂网络的结构和功能研究进展
复杂网络的结构和功能研究进展复杂网络是由许多相互连接的节点和边组成的网络结构。
这种网络可以用来研究不同系统中的交互关系，如社交网络、互联网、大脑网络和交通网络等。
研究人员们一直致力于深入了解复杂网络的结构和功能，以揭示其中的奥秘。
复杂网络的结构研究主要关注网络中节点之间的连接方式和拓扑结构。
最早的研究是由数学家Erdös和Rényi在1960年代提出的随机网络模型，他们随机地连接节点，研究了网络的平均路径长度和网络连通性等性质。
然而，这种模型不能很好地解释真实世界中的网络，因为它们缺乏聚类特性和度分布的非均匀性。
随后，研究者们提出了小世界网络模型，其中节点之间的连接在短距离上呈现出高聚类度，而在长距离上保持较短的平均路径长度。
小世界网络模型可以很好地解释社交网络和互联网等实际网络的特性。
另一方面，复杂网络的功能研究关注的是节点和网络的动态行为，旨在了解网络的信息传递、同步和稳定性等特性。
例如，研究人员们发现一些节点在网络中具有重要的作用，被称为关键节点。
这些关键节点的移除或瘫痪可能导致网络的崩溃，因此对它们的研究非常重要。
此外，研究人员还研究了节点的动态行为，如节点的自适应性和响应性。
这些研究有助于我们理解节点如何在网络中相互影响和适应外界变化。
最近几年，复杂网络的结构和功能研究取得了许多重要进展。
首先，通过引入复杂网络模型和算法，研究人员能够更好地理解真实世界中不同网络的特征和行为。
例如，基于小世界网络模型的研究揭示了社交网络和互联网等网络的拓扑特性，这为我们设计更好的网络架构提供了指导。
其次，随着大数据和机器学习的发展，研究者们可以更好地分析和预测复杂网络的行为。
通过分析已有网络数据，我们可以找到网络中的模式和规律，并预测未来的发展趋势。
这些预测有助于我们制定网络管理和优化策略。
第三，研究人员们开始研究多层次和多重网络系统的结构和功能。
例如，大脑可以视为一个多层次的复杂网络系统，研究人员通过揭示不同层次之间的关系，增进了对大脑功能的理解。
复杂网络理论及应用研究
复杂网络理论及应用研究网络是现代社会中不可或缺的一部分。
复杂网络理论和应用研究的发展是近年来网络领域中的热点之一。
本文将探讨复杂网络理论的基础知识、应用研究与发展趋势。
一、复杂网络理论的基础知识复杂网络是指由大量节点和连接线交织在一起的网络。
这些网络可以是社交媒体、电力网、生物网络、物流系统等。
复杂网络的结构复杂多样，但通常具有以下特点：1.小世界性：即网络上的任意两个节点间的距离较短，也就是任意两个人之间可能存在一个较短的路径。
2.无标度性：即网络中大部分节点的度数很低，但少数几个节点的度数极高，这些节点被称为“超级节点”。
例如，Facebook和Twitter中的明星用户。
3.聚集性：即节点之间往往呈现出一定的集群现象，即同一社群内的节点之间联系紧密。
例如，朋友之间形成的社交圈子。
复杂网络理论主要研究网络的结构、特征，以及节点之间的相互作用规律。
其中，最常用的方法是网络拓扑结构研究。
这种方法可以显示节点之间的关联方式，例如，节点的度数、聚集系数等。
二、复杂网络的应用研究复杂网络理论在众多领域中都有着广泛的应用。
下面列举一些具体的应用研究。
1.社交网络中的信息传播社交网络是复杂网络应用的重要领域之一。
在社交网络中，如果一个节点发布了某种内容，那么它可以通过与之相连的其他节点将信息传递给更广泛的人群。
因此，社交网络可以被用来研究信息传播的速度、路径和影响力。
2.网络犯罪的预测和预防网络犯罪是一个与日俱增的全球问题。
复杂网络理论可以分析网络犯罪的结构和特点，以及预测犯罪所需要的技术和资源。
例如，可以使用聚类算法对不同的犯罪事件进行聚类，以便了解不同犯罪之间的关系，或者预测未来的犯罪趋势。
3.交通系统的优化在城市交通系统中，复杂网络理论可以应用于分析城市交通网络的结构和稳定性，以及优化交通流和减少拥堵。
例如，可以通过分析不同交通节点的连接方式，以便预测交通拥堵的范围和程度。
三、复杂网络理论的发展趋势随着大数据技术的不断发展，复杂网络理论已经成为了一个蓬勃发展的领域。
复杂网络的时空演化规律建模与分析研究
复杂网络的时空演化规律建模与分析研究引言：复杂网络的研究是近年来网络科学领域的热点之一。
复杂网络在各个领域中广泛存在，如社交网络、经济网络和生物网络等。
了解复杂网络的时空演化规律对于揭示网络结构与功能、预测网络行为和设计优化网络具有重要意义。
本文将探讨复杂网络的时空演化规律建模与分析研究。
一、复杂网络模型的建立1. 随机网络模型随机网络模型是最早的一类复杂网络模型，其节点间的连边是随机出现的。
其中最经典的模型是随机图模型（ER模型），它假设网络中的每条边都有相同的概率连接两个节点。
然而，这种模型无法解释现实生活中的大量现象，因此需要更加复杂的网络模型。
2. 网络演化模型网络演化模型能够描述节点和连边的时空演化过程，常见的模型有BA模型和WS模型。
BA模型根据节点的度数来增加新的节点，并通过优先连接高度连边节点来增加网络的连边数。
WS模型通过随机化重连节点间的连边实现小世界效应。
这些模型能够较好地描述复杂网络的演化规律。
3. 动力学模型动力学模型是一种基于节点状态和演化规则的网络模型。
典型的动力学模型有布尔网络模型、Hopfield模型和神经网络模型等。
这些模型能够模拟节点间的相互作用和信息传递过程，更加符合实际网络的特性。
二、复杂网络的时空演化规律1. 网络结构的演化规律网络结构的演化规律主要包括度分布、聚类系数和平均路径长度等网络特征的变化。
研究发现，大部分真实复杂网络都具有无标度特性，即度分布服从幂律分布。
同时，网络的聚类系数和平均路径长度也是重要的网络特征，它们反映了网络的紧密性和传播效率。
2. 网络行为的演化规律网络行为的演化规律主要包括信息传播、节点动力学和网络鲁棒性等方面。
信息传播是网络中的重要行为之一，研究发现信息传播的性质与网络结构紧密相关。
节点动力学研究节点状态的演化规律，如布尔网络中节点状态的更新规则。
网络鲁棒性研究网络对外部攻击或节点失效的抵抗能力，有助于设计更加可靠的网络系统。
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究
复杂网络中的信息传播与动力学模型研究在当今数字时代，信息传播已经成为了社会生活的一部分。
除了传统的媒体渠道外，人们可以通过互联网快速传播和获取信息。
这种信息传播模式不仅改变了社交交流方式，还对社会、经济、政治等方面产生了深远的影响。
因此，研究复杂网络中的信息传播方式和动力学模型成为了一项重要的研究领域。
复杂网络是由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
节点可以是个体、组织、机构等，边代表它们之间存在的相互作用关系。
通过研究复杂网络，我们可以深入了解信息在网络中的传播方式，并探索影响信息传播的因素。
在研究复杂网络中的信息传播时，一个重要的问题是如何建立动力学模型来描述和预测信息传播过程。
动力学模型可以帮助我们理解信息在网络中的传播路径、速度和影响力等方面的特征。
一个经典的动力学模型是传染病模型。
传染病模型基于人们之间的传染关系来研究疾病的传播方式。
同样地，我们可以将信息传播类比为一种“传染病”，其中信息的“传染者”是初始发布者，而信息的“受感染者”是其他节点在收到信息后进一步传播的节点。
通过建立合适的动力学模型，我们可以模拟信息传播的传染过程，并利用数学和计算方法分析传播的速度、范围和影响。
除了传染病模型外，还有其他类型的动力学模型可以用于研究复杂网络中的信息传播。
例如，扩散模型可以描述在网络中信息的扩散过程，但它不涉及节点之间的相互作用关系。
反馈模型则更加关注节点之间的相互作用，并研究节点之间的反馈机制对信息传播的影响。
通过研究复杂网络中的信息传播和动力学模型，我们可以获得很多有用的信息。
首先，我们可以深入了解信息传播的特征和行为，从而为我们设计更有效的信息传播策略提供指导。
其次，我们可以预测信息传播的速度和范围，并提前采取措施来控制和调控信息的传播。
此外，我们还可以发现网络结构对信息传播的重要性，并根据这些发现来优化网络拓扑结构。
尽管复杂网络中的信息传播和动力学模型研究具有很多潜在的应用价值，但是在实际领域中的应用还存在一些挑战。
复杂网络研究及其应用前景
复杂网络研究及其应用前景近年来，复杂网络研究成为了一个备受关注的学科领域。
从社会网络到物理网络，从生物网络到信息网络，这个领域呈现出了非凡的活力和发展潜力。
在这篇文章中，我们将讨论复杂网络的基本概念、研究方法以及其应用前景，以期能对大家形成一个全面的认知。
什么是复杂网络？首先，我们需要明确什么是复杂网络。
复杂网络是一种由许多节点（点）和边（线）组成的系统，节点和边之间的联系应该是不规则的、非线性的、杂乱无序的。
一个复杂的网络体系可以是人类社会、生物生态系统、天气模式或交通流网络，总之任何一个系统内部有许多因素之间有复杂关系的地方，都可以看做是一个复杂网络。
研究复杂网络的意义在哪里？研究复杂网络的内容主要包括了以下几个方面：网络模型、网络动力学、网络结构、复杂网络控制以及复杂网络在各个领域的应用。
这些研究对于我们很多领域都有着重要的意义，特别是对于社会、经济、心理等方面。
比如，社交网络领域的研究，通过对网络中的节点和边进行分析，可以直接了解社会和人际关系的发展趋势，从而预测社会、商业和政治方面的变化。
在经济学领域，复杂网络的研究可以帮助我们识别和评估市场影响因素，推进市场分析和预测技术的发展。
同时，还可帮助我们探究一些经济问题，如金融风险投资，购物消费趋势等等，从而优化我们的决策。
如何研究复杂网络？现代复杂网络研究采用的是多学科交叉的研究思路，方法主要包括数学建模、计算机模拟、实验观测及数据挖掘等多种手段。
在网络模型研究方面，我们通常会采用大量的数据，根据节点之间的联系，通过模型的构建和计算机模拟，然后寻找模型的一些特性和规律。
同时，对于实验研究，较常用的手段是利用工具箱和其他专门处理网络数据的软件，如igraph 和gedit，我们可以利用这些软件分析网络的度分布、小世界性、网络社团划分等特征。
相比较而言，数学建模在复杂网络研究中的地位更加重要。
其主要的手段是图论、复杂系统理论等，我们利用这些工具来刻画网络内各种各样的特征，识别系统内部的模式，预测未来的变化趋势。
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。
复杂网络结构与动态演化机理研究
复杂网络结构与动态演化机理研究1. 引言复杂网络结构与动态演化机理是近年来在网络科学领域引起广泛关注的研究领域。
随着信息技术的飞速发展和互联网的蓬勃发展，人们对网络结构的认识越来越深入，网络的形态也越来越复杂。
在这样的背景下，研究复杂网络结构与动态演化机理就成为了一个重要的课题。
2. 复杂网络结构的特征复杂网络的结构具有许多特征，其中最重要的包括：小世界效应、无标度性和聚集性。
小世界效应指的是网络中的节点之间的平均路径长度相对较短，即任意两个节点之间通过少数几个中间节点就可以相互到达。
无标度性则表示网络中存在少数节点的度数远大于其他节点，这些节点被称为“关键节点”，具有极其重要的功能。
聚集性则代表着网络中节点的连接有一定的倾向性，即同一领域的节点更容易相互连通。
3. 复杂网络的生成模型为了解释复杂网络结构的形成机制，研究者提出了多种生成模型。
其中最著名的是小世界模型和无标度模型。
小世界模型通过添加少量的随机边来实现节点之间的短路径连接，从而模拟了现实世界中的小世界效应。
无标度模型则通过优先连接高度连接的节点，生成具有无标度性的网络结构。
4. 复杂网络的动态演化过程除了研究网络的静态结构外，人们还对网络的动态演化过程进行了广泛研究。
网络的动态演化过程通常包括节点的添加、删除和连接方式的变化等。
这些变化往往受到外部环境和节点本身的因素的影响。
例如，在社交网络中，人们的交友行为会影响到网络的结构演化。
而在互联网中，节点的添加和删除则与网站的上线和下线相关。
5. 复杂网络在现实生活中的应用复杂网络结构与动态演化机理的研究不仅仅是学术上的追求，还有许多实际应用。
比如在社交网络中，研究网络结构可以帮助我们了解人际关系的形成和演化规律，为社交媒体的发展提供支持。
在物流和交通领域，复杂网络的动态演化研究可以帮助我们优化路网设计和物流调度，提高交通效率。
此外，在生物学和医学领域，研究复杂网络结构可以帮助我们理解生物网络的形成和功能，为疾病的诊断和治疗提供帮助。
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媒介环境视野下的复杂网络研究
互联网技术的发展，带来了复杂的新闻传播环境，网络研究复杂网络产生与发展机制，这是当前急需探讨的新问题。
网联网媒介环境复杂网络
互联网这一传播载体为网络新闻带来了不同于纸质新闻、广播和电视新闻的特点。
由于计算机数据处理和计算能力的飞速发展，出现了复杂网络(complex network)。
复杂网络理论将现实世界中的复杂系统抽象为网络，在媒介环境视野下研究其结构特性和动态行为等，这是当前急需探讨的新问题。
一、复杂网络的概念
近年来，由于计算机数据处理合计算能力的飞速发展，科学家们发现现实中的大部分网络既不是规则网络(regular network)，也不是完全随机的网络(random network)，而是具有与前两者截然不同的统计特征的网络，科学家们把这些网络称为复杂网络(complex network)。
复杂网络理论将现实世界中的复杂系统抽象为网络，研究其结构特性和动态行为等，其复杂性体现在了以下两个方面：1.结构复杂性
本来相对孤立节点通过它们之间的连边(edge)来组织在一起。
网络中的节点连接结构错综复杂，看上去极其混乱，同时网络连接结构还可能随时间发生变化。
例如，万维网上每天都有新的页面产生和删除，新连接关系的建立和取消。
在某些网络中，节点间的连边还可能具有方向性和权重之分。
节点间通过它们的连边相互影响，
更加剧了系统的复杂性。
2.节点复杂性
在现实的复杂系统中，组成网络的个体的数目相当大。
实际中，具有成千上万个节点(vertex)的网络并不罕见。
同时，每个个体具有较强的独立性，即个体能独立地演化，具有很强的自主性。
在某些复杂网络中，网络中的节点还可能具有分岔和混沌等复杂非线性行为。
二、网络新闻传播的复杂环境
1．传播内容的复杂化
网络新闻媒体传播内容的复杂化，是由网络新闻媒体新闻来源的复杂性所决定的。
其传播内容的复杂化程度，是任何传统新闻媒体不曾面对的。
2．传播对象的自由化
网络媒介的共享性和网络传播的全球性方便了传播对象对网络新闻媒体的自由化选择。
同时，网络技术的便捷性也方便了传播对象对网络新闻内容的自由化选择。
3．传播载体的私人化
传播载体的私人化是网络新闻媒体对传统的相对封闭的编辑环境的改造和颠覆。
它是网络媒体高度开放的结果。
三、复杂网络的表现形式
第一，博客。
博客是一种表达个人思想和见闻并且不断更新的“个人出版”方式，它是互联网发展到一定阶段，网络领域中新兴的一
种信息传播方式，也是公民新闻的一种表现形式。
第二，播客。
播客的到来，它让每个人的声音都有机会在世界范围内展示。
人们可以选择什么时候去点击播放、暂停、跳过，如果喜欢，还可以自己录制，自娱自乐。
第三，维客。
维客站点可以由多人(甚至任何访问者)维护，每个人都可以发表自己的意见，或者对共同的主题进行扩展或探讨。
每位维客参与者都可以创建、修改或者删除页面，人人处于平等的地位，并有着相同的责任和权利，整个系统所呈现的全部内容都可以被访问者以及维客社群的每一个成员共同分享。
第四，掘客。
掘客是通过一种类似民主投票的方式来表示对新闻的支持和认可的传播模式。
第五，微博客。
即微博（microblog），是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过web、wap以及各种客户端组件个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。
四、构建新闻传播领域的复杂网络模型
网络传播行为的研究最初目的是为了了解疾病的传播机制。
就一般而言，舆论在新闻网络上的传播方式与疾病在人群中的传播方式十分相似，因此，本文将新闻传播中需要控制的不良信息看作疾病，则可按照已有的疾病传播模型构建新闻传播领域的复杂网络模型。
一般用节点表示网络媒介，如果两个媒介之间可以存在直接的链接途径，就认为这两个个体之间存在连接，这样就得到了新闻传播网
络的拓扑结构，进而可以建立相关模型来研究这种传播行为。
显然，网络传播模型研究的关键是传播规则的制定和网络拓扑结构的选择。
五、复杂网络下新闻传播的控制策略
研究复杂网络上的新闻传播行为的目的之一是为了更好地控制
不良信息的传播。
目前，通常采取的控制力方法是网络监管，通过网络管理人员的监督和管理，及时发现管辖范围内的不良信息并予以清除，从而使其他网民无法复制并传播。
但在现实中，网民数量庞大无比，网络媒介也极其繁多，信息的上传下载十分便利。
使得有限的网络管理人员往往疲于应付。
为此，控制策略的研究对提高控制效果具有十分现实的意义。
基于复杂网络的新闻传播控制策略分为三种：随机控制策略、目标控制策略、基于链接层次的局部控制策略。
六、结束语
在网络社会中，控制策略不再是一个可有可无或者传播学可以回避的课题。
许多国家的政府都拨出专项资金，对网络的控制与把关进行专门研究。
鉴于网络传播技术的特点，在网络上进行控制远比在社会中实现传播控制要难得多。
本文从一个全新的角度探讨了新闻传播控制的策略，对制定具体的网络新闻传播政策和规则具有一定的启发意义。
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