基于小世界网络的微博谣言传播演进研究

刻画谣言在微博上的快速传播状态,研究影响谣言传播的关键因素。基于传染病的基础模型,将受众扩展为5类(无知者、接触者、传播者、沉寂者、失去兴趣者),引入兴趣衰减系数描述个体多次接触谣言时转发兴趣降低状态,同时考虑了个体只会转发一次的现实状况。为验证模型的有效性,对模型进行了多主体仿真,并将仿真数据与两个真实案例的数据对比,发现构建的模型可以较好地拟合现实情况。通过仿真实验,对不同因素的系数进行对比分析,发现改变兴趣衰减系数、首次转发概率以及小世界网络的属性都显著影响了微博的传播演进过程。     

科学家合作网络的聚类分析

在自建的经济物理学科学家合作网络的基础上，实现了层次聚类法和介数聚类法．并将他们应用到对经济物理学科学家合作网络结构的聚类分析中，在理论层次对两种方法进行了比较，同时将两种算法的计算结果与现实进行对照，发现介数聚类的结果与现实吻合得较好。在充分理解Newman提出的Q函数的基础上，讨论了聚类过程中的最佳集团数。     

复杂网络中的社团结构

对复杂网络社团结构问题进行了综述。介绍了无权无向网络中社团结构的定义、探索社团结构的算法及算法的评价标准和检验网络。重点总结与类比了具有代表性的算法及其在检验网络上得到的结果,并依据这些结果和评价标准对算法进行了评述。部分地概括了原有算法在加权无向网络中的推广方法。最后对部分社团结构算法的特点进行了横向的比较,对社团结构与网络功能的研究进行简略介绍,并对社团结构研究的发展做出展望。     

基于Memetic算法和关联学习的社会网络聚类分析

针对社会网络系统中的社会属性知识没有被充分挖掘,网络结构优化算法学习能力弱的问题,提出了一种Memetic关联学习算法(MRLA)。研究了新算法的基本原理和各个算子,实现了社会属性信息的有效利用。新算法充分结合基于Memetic计算的准确性和基于社会关联学习的快速性,以3个真实社会网络数据集作为测试集,实验结果表明MRLA算法能够有效实现社会网络的聚类分析。     

复杂网络研究与复杂现象

复杂网络研究为探讨复杂系统的性质提供了一个新的视角。简述了复杂网络的基本概念，对网络的结构与功能作了概略的介绍，包括小世界网和无标度网的结构特点。通过对小世界网络中小世界特征的度量，讨论了复杂网络对复杂系统研究的启示，并对生物进化过程中生物的复杂性增加在蛋白质相互作用网络中的体现做了尝试性的说明，以此为基础，对随机性与规则性之间可能产生的复杂现象进行了初步讨论。     

基于聚类分析的复杂网络中的社团探测

社团结构是复杂网络中普遍存在的一种特征.本文应用改进了的谱分法将网络的社团探测问题转换为聚类分析问题,并将Girvan和Newman提出的模块度函数概念应用到聚类分析的4类算法中进行社团结构的探测,特别提出了一种新的结合模块度的聚类遗传算法.然后用3种类型的网络实验算例验证了本文算法的有效性,并对实验结果进行了比较分析,得出本文提出的新算法在初始化敏感性和准确性方面效果较好.最后指出本文算法的进一步研究方向.     

知识网络的结构及过程模型

针对知识网络同时具有的小世界结构和无标度连接度分布特征, 构造了知识网络特定结构形成的过程模型. 新知识创造立足于一定的知识基础, 而这个基础内部的知识点之间通常是强相关的; 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构特征的知识网络; 实际数据统计和仿真实验验证了模型的有效性.     

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.     

中国高校电子邮件网络实证研究

为了挖掘社会网络中人与人之间的交流方式,利用日志数据分析国内某高校电子邮件网络的特性。提取了两种网络：非交互网络和交互网络。结果发现两种网络均有很强的度和强度相关性,但是同配异配性质并不明显。此外,发现高强度节点之间存在富人俱乐部现象,而大度节点之间不存在此现象。最后利用加权适应度算法划分了加权网络的社团结构,发现社团规模累积分布满足幂律分布。结论为进一步建模仿真提供了实证基础。     

人类对于网络的认识的新发展

网络概念由来已久。然而，近年来随着计算机网络的迅速发展，人类对于网络概念的理解和关于网络演化规律的认识有了突破性的发展。作为系统思想的一个重要切入点，这些新的理解和认识具有十分重要和深远的意义。重点介绍了小世界网络（Small World Network）和无标度网络（Scale Free Network）两种值得关注的网络理论，并从系统科学的角度分析了它们提供的启示。在中国人民大学经济科学实验室师生的研究工作的基础上，对于这两种理论的关系和改进方向提出若干观点，并对这一领域的发展前景和进一步研究方向进行了展望。     

复杂网络理论及其在航空网络中的应用

复杂网络理论是对复杂系统的高度抽象，它突出强调了系统的拓扑特征，其中许多性质如小世界性质、无标度性质等等已经得到了广泛的研究。本文从复杂网络的统计特性、结构模型以及在航空网络中的应用3个层次系统回顾了复杂网络的基本理论和应用现状，期望对航空网络规划问题的研究起到一定的借鉴作用。     

一个小型科研合作复杂网络及其分析

对1998年1月至2004年6月问发表于《物理学报》和《Chinese Physics》上，混沌科学方面的科学研究论文作者合作研究所形成的小型网络进行了初步研究。数据分析表明：该领域内相关科学研究工作者之间形成的科研合作关系网络，也具有类似许多大型合作关系网络数据库所具有的无尺度网络特性；对该非连通合作网络内部的较大连通组群的聚类特性、小世界特征等相关性质进行了初步比较研究，发现了该网络的一些相关特征。     

刺激引起的小世界生物神经网络同步

同步现象广泛存在于脑神经活动中.本文构造了一个具有小世界连接特性的生物神经网络,数值模拟研究了外加刺激频率引起的放电同步现象.同时考虑网络结构对同步的影响,取网络耦合强度作为参量来研究它对网络同步的影响.研究发现,在某一个特定的共同外加刺激频率下,生物神经网络会出现尖峰同步放电现象.当网络的耦合强度增大时,使网络产生同步现象的频率点将会逐步增多.仿真结果表明不同的生物神经网络结构对输入信号的频率具有不同的选择性.     

小世界社会网络中的信息传播

小世界社会网络模型是一种描述现实社会系统的理想模型,基于此模型,提出小世界社会网络中的信息传播模型。模型中,每个社会参与者都具有一个连续型参数来描述其对于信息的态度,正的态度对信息传播有正反馈作用,而负的态度对于信息传播有负反馈作用。同时,引入局部信息和全局信息概念用以描述社会参与者对于信息的获取能力。信息传播模型在不同随机度和规模的小世界社会网络上进行了计算仿真。仿真结果表明网络的拓扑结构和参与者态度的正负反馈作用以及对于全局信息的权重对于信息的传播均衡结果有显著的影响。     

基于复杂网络的指挥信息系统拓扑模型研究

面对指挥信息系统日益呈现出的复杂性和网络化结构特点,提出基于复杂网络的研究思路,通过将三维立体结构映射到二维平面连接的方式,构建出指挥信息系统拓扑模型.然后通过实体数值分析的方法,验证了小世界和无尺度特性的存在,并展望了其网络化特征的应用前景,为将复杂网络成果运用到未来系统建设中去提供了积极的理论启示和参考价值.     

小世界网络模型的非线性动力学研究

基于非线性动力学理论,研究了小世界网络模型的非线性动力学现象.首先,在已有的小世界网络非线性动力学模型基础上,从向量场角度,对其中随参数变化系统的定常状态失稳而出现的Hopf分岔进行了数值分析,并根据Hopf分岔的分析结果,对系统在一定参数条件下定常状态的失稳及周期振荡的产生进行了解释;然后,将向量场控制方程转化为映射,从直观映射的角度,详细分析了其中的定量状态,失稳导致的倍周期分岔、系列倍周期分岔,以及周期-3状态,从而证明系统存在混沌特征.研究表明:该系统蕴含有丰富的非线性动力学行为,通过对该类"非均匀"动力系统深入的理论分析,探索出产生各类复杂非线性动力学现象的机理,从而实现对该类网络系统的有效控制.     

从小世界网络看构建和谐社会

从分析复杂网络中的小世界网络的演化模型和功能特性出发,讨论了当今党和政府构建和谐社会的重要性、必要性和可行性,以及构建和谐社会的6大基本内涵之间的关系.     

闪烁小世界网络上疾病传播的动态行为研究

将经典的SI(Susceptible-Infected)模型集成到闪烁小世界网络中,分析疾病传播的动态行为。大量的数值仿真表明,长程连接的动态切换能够显著加快感染传播的动态过程,并且切换频率越高,疾病传播也越快。研究结果对于深入理解传染病的传播规律,预防和控制流行病早期在真实复杂网络中的传播具有重要的现实意义。