一类作为网络模型的可平面无标度图

无标度特性普遍存在于大量的实际网络和人造网络中.为了更好地研究这类无标度网络模型的拓扑性质和内在动力学,大量的模型被建立,如随机网络模型和确定性网络模型.鉴于以往确定性模型中的无标度指数都是唯一不变的常数,定义了一类具有广义自相似性的增长网络模型,分析了它的一些拓扑性质:平均度、聚集系数、直径、度分布、最多叶子生成树.得出该模型具有无标度特性和小世界效应,并且可以通过调整相应的参数来获得丰富的无标度指数.     

网络结构鲁棒性指标及应用研究

为了更好地测度网络抵御破坏的能力,基于网络连通和恢复能力提出了连接鲁棒性和恢复鲁棒性两种指标.运用这两种指标,以网络规模为500,取20次独立实验的均值,对ER随机网络、规则网络、BA无标度网络以及WS小世界网络4种典型网络结构进行仿真.实验结果表明:ER随机网络对于恶意攻击的鲁棒性要优于其他3种网络;BA无标度网络仅节点恢复鲁棒性较好,边恢复鲁棒性和连接鲁棒性最差;规则网络拥有很好的连接鲁棒性但恢复鲁棒性最差;WS小世界网络受其参数影响,鲁棒性介于ER随机网络和规则网络之间.同时还发现,网络结构鲁棒性的下降随着去除节点个数的增加和网络结构参数的改变而呈现出一定的"涌现"现象.     

基于再度感染的SIS传播模型研究

提出了复杂网络上一种基于再度感染的SIS传播模型.在具有树状分支结构的网络中,针对某个染病节点,在考虑其感染子节点的同时,也考查其再次感染祖先节点的情况.分别在小世界网络和无标度网络上进行仿真分析,结果表明,对于小世界网络,基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度比传统的SIS传播模型的要大,而且感染周期越短,稳态感染密度越大;而对于无标度网络,虽然基于再度感染的SIS传播模型的稳态感染密度也比传统的SIS传播模型的要大,但是,感染周期对于稳态感染密度的影响微乎其微,甚至可以忽略.     

利用朋友机制生成一类无标度网络

针对网络模型的演化问题,提出了一种新的无标度网络演化模型。该模型可以帮助人们从"朋友机制"捕捉网络形成的动态特性、了解该机制对网络最终结构的影响,对研究网络功能及网络上的动力学行为有一定的参考价值。通过理论分析与数据仿真证明,该演化模型具有无标度特征和小世界特征,比BA模型更接近于真实网络。     

上海股市单边下跌股票风险复杂网络特性分析

利用股票VaR数组对股票中短期风险进行模拟,并以上海市场股票为节点,利用股票VaR数组之间的相关系数作为权值构建一个无向无权网络,即股票中短期风险复杂网络,并对其进行复杂网络特性分析.结果表明:所构建网络具有小世界效应;在特定情况下具有无标度特性,而在大多数情况下,并不具有无标度特性;单边下跌条件下,各支股票的价格波动影响较大,而各支股票的风险相互影响较小;时间跨度较小的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较大;而时间跨度较大的情况下,持有不同股票所遭受的损失相差较小.     

节点数固定的ER网络演化模型拓扑性质的研究

复杂网络模型的研究主要集中在ER网络模型、小世界网络模型和无标度网络模型,其中ER网络模型是最经典的复杂网络模型之一。文章研究了节点数固定情况下的ER网络模型,根据网络内部边的动态演化特点,将节点数固定的网络模型进行了细分,给出了模型的生成算法,并模拟了算法生成的随机网络的平均路径长度和聚类系数。仿真结果表明,节点数固定的ER网络具有小世界特性,出现这种小世界特性的主要原因是由于网络内部边的异质性,而与网络的节点数变化没有必然联系。     

复杂网络子图中心性分析

许多现实网络虽然具有小世界和无标度的全局结构特征,但可能具有非常不同的局部结构特征,子图从局部层次刻画了网络内部相互连接的特定模式.本文通过仿真分析的方法研究了ER随机网络、WS小世界网络和BA无标度网络模型的子图中心性的特点,得出了这三类网络模型的子图中心性与网络密度、重连概率和网络规模之间的关系.仿真结果表明,子图中心性能够刻画复杂网络的拓扑结构.     

复杂网络模型和方法

我们回顾了快速发展的生长网络在模型和方法上取得的进展.关注网络拓扑变化带来的网络特征性质的涌现,包括小世界特性、高聚集性以及稳定的度分布,尤其是度分布的无标度行为.概括了已获得的解决生长网络问题的理论方法.     

犯罪与网络行为特征的映射研究

选取美国芝加哥2012—2017年的盗窃、抢劫、毒品案件进行研究.提出一种基于时空影响域的犯罪网络构造方法，并针对犯罪表现的行为特征与网络行为特征进行映射分析.实验结果表明，所提方法构造的犯罪网络在不同犯罪类型、不同网络规模下均表现出无标度性、小世界特征;局部呈现高聚集性，并体现不同的聚集特点;犯罪网络社团化的程度明显.因此，可以利用复杂网络手段，对犯罪网络建模与拓扑特征分析方面作进一步深入探讨，对不同犯罪模式的动力学研究以及预防和资源配置提供新思路.     

犯罪组织结构的社会网络分析

为弥补由于实际数据缺乏而导致的犯罪组织研究所具有的局限性,采用网络建模的方法研究了不同类型犯罪组织的结构特性。基于复杂网络建模的方法建立了具有无标度特征、小世界特征和层次特征的犯罪组织网络,采用社会网络分析中的中心度方法识别组织中的关键成员,并利用网络成员间的连接性和移除一定数量成员后的网络密度变化值分别考察了不同犯罪组织结构的运行效率和安全性。结果表明:在无标度网络和层次结构网络的犯罪组织中,核心成员均可以在较短的时间内将信息传遍至整个组织,因此这2种组织结构相对于小世界网络具有较高的运行效率。在安全性方面,由于小世界网络的犯罪组织中的内部成员间具有较大的平均距离,因而成员间不易被孤立,组织的安全性较高,而无标度网络和层次结构网络的组织安全性则较差。因此,在打击犯罪组织的活动中应针对不同类型的犯罪组织结构制定合理的策略方能取得较好的效果。     

上海证券市场的复杂网络特性分析

证券市场作为一个复杂的经济系统,可以用复杂网络来抽象和描述.选取2002年以前在上海证券交易所上市,并且在2002年初至2004年末在上海证券交易所持续交易的股票为节点,股票价格波动相关性为边构建一个无向无权的证券市场网络.利用复杂网络的理论和研究方法,分析该网络的拓扑结构,发现该网络具有典型复杂网络的统计特性——小世界效应和无标度特性,从而为研究证券市场提供了一个新的视角.     

复杂网络初探

讨论了复杂网络的基本概念,重点介绍了小世界网络和无标度网络,提出了一些值得进一步研究的复杂网络问题.     

技术创新合作网的演化机理与特征研究

自然界和人类社会中的网络系统既具有某些已被发现的组织结构的共性,也还有未被发现的内在演化机理和特性．本文在对复杂网络理论研究的基础上,结合企业技术创新合作实际,提出了节点具有竞争力的社会合作网络多阶段演化模型和算法,并通过数值模拟和实证研究,对网络的演化机理和小世界、无标度等特征进行了分析,得到了一些有意义的启示．     

扬州市公共交通网络复杂性分析

城市公共交通系统可以抽象为由公交线路和停靠站点构成的网络,公交网络构成了一个典型的复杂网络。本文以扬州市的公共汽车交通系统中的停靠站点为研究对象,对其进行了复杂性分析,计算了网络的度分布、平均路径长度、聚集系数等指标。结果表明,扬州市公共交通网络的度分布符合幂律分布,并且具有较小的平均路径长度和较大的聚集系数。从而证实扬州市公交网络符合小世界特性和无标度特性。     

采用HK模型的防空反导作战网络建模分析

采用HK网络模型对防空反导作战网络进行建模,对网络度分布、集群系数、平均距离的统计特性进行分析。将网络模型与典型树状结构的防空反导网络和基于BA无标度模型的网络进行比较,表明基于HK模型的防空反导作战网络具有较好的集群系数和无标度特性,同时表明改变TF连接概率进行防空反导网络设计具有更好的灵活性。     

Epidemic spreading behavior in local-world evolving networks

The susceptible-infected-susceptible （SIS） epidemic model is presented which can be used to study the epidemic spreading behavior in the local-world evolving network model. Local-world evolving model displays a transition from the exponential network to the scale-free network with respect to the connectivity distribution. From theoretical analyses and numerical simulations, we find that the epidemic spreading behavior on local-world networks also takes on some kind of transitional behaviors. The transitional behavior is further verified by comparing the spreading behavior of local-world network with that of random and scale-free networks. Some feasible control strategies are also orooosed to keeo from the eoidemic spreading on networks.     

Statistical properties of Chinese semantic networks

Almost all language networks in word and syntactic levels are small-world and scale-free. This raises the questions of whether a language network in deeper semantic or cognitive level also has the similar properties. To answer the question, we built up a Chinese semantic network based on a treebank with semantic role （argument structure） annotation and investigated its global statistical properties. The results show that although semantic network is also small-world and scale-free, it is different from syntactic network in hierarchical structure and K-Nearest-Neighbor correlation.     

恐怖组织网络的实证研究

文章利用复杂网路分析方法,结合数据挖掘相关理论,对包含1998—2004年间世界范围内发生的3 411起恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,提取相关信息整理后按照一定规则建立起恐怖组织网络,绘制其网络拓扑结构图并计算其复杂网络特征参数,得出其符合小世界网络特征的结论,网络的度分布符合无标度特征,标度指数γ≈2.7。     

复杂网络研究的经验结果

网络研究已经成为揭示自然界及人类社会各种复杂性系统结构及功能的重要手段.尽管组成真实网络的元素非常不同,网络拓扑也有其自身的复杂性,但大量经验结果显示这些截然不同的网络普遍存在着某些共同性质.因此,要更好地揭示复杂网络的基本性质和功能,我们除了对包含大量元素的复杂系统进行统计外还要对各种不同的网络类型进行分析.这篇论文综述了近年网络研究的成果和进展,归纳复杂网络结构的几个基本性质,包括小世界特征、高聚集性以及确定的连接度分布尤其是无标度度分布行为.     

互联网技术领域科研合作网络分析

首先,对中国知网收录的互联网技术领域中的所有论文作者进行统计,建立了科研合作网络,运用统计学方法对其网络基本特征进行了初步的分析.然后,应用复杂理论方法进行实证分析,发现该复杂网络具有无标度特征.最后,计算了5个较大的内部连通子网络的聚集系数、直径等网络参数,发现它们呈现小世界特征.研究结果对于获取科技信息、凝聚创新思想、共享研究资源有一定的参考价值.