网络集团度的幂律分布

复杂网络的群落结构以及基元-模块-网络三级结构对网络的结构和功能都有重大的影响.本文提出了集团度的概念,它是网络节点度的推广,可以量化网络中各阶基元的密度.实证研究显示,大量不同领域中抽象出来的网络都具有近似服从幂律的低阶集团度分布.通过与随机热化后的网络进行比较,本文验证了集团度的幂律分布是独立于幂律度分布之外的真实网络新的统计特性.另外,随着所统计的集团阶数的上升,其相应的集团度分布的幂律指数呈现下降的趋势.     

一类无标度网络的特征分析

通过对BA模型与其它无标度模型的分析,利用平均场理论,得出在保证增长和优先连接条件下无标度模型的γ值的大小成因.发现了此类无标度网络都具有的标度共同点:新增节点具有固定度时系统的(aki)/(bt)决定了γ的大小,即γ=(b)/(a) 1,从而可以简化分析过程,并且更有利于构造模型,扩展研究思路.通过一个简单的无标度模型来证实结论.     

复杂网络实证研究——中国教育网

通过对中国教科网中.edu.cn域名下的网页进行搜索,建立了一个由366 422个网页和540 755条网页之间的超链接构成的复杂有向网络———中国教育网。经分析发现该网络的网页分别处于四个不同的层次上,各网页自组织连接构成一个复杂有向网络。大部分节点具有入连接边,只有少数节点具有出连接边,既有入连接边又有出连接边的节点就更少,节点度分布尾部呈幂律分布。该网络演化时,网页的增添通常仅在各高校子网中选择有关网页进行连接,不会在整个中国教育网中去择优连接。根据中国教育网的这些特点提出了该有向网络的演化模型,模型反映了中国教育网的一些主要特征。     

嵌入式构件网络的拓扑特性研究

为了从宏观上更好的描述嵌入式构件系统的结构及其在细粒度层次上隐藏的特征信息,从一个新的视角将大规模嵌入式构件系统抽象为一个由大量的构件及其关系组成的复杂网络,提出嵌入式构件网络的概念,以嵌入式操作系统eCos为载体,证实了该网络具有小世界、无标度、高积聚等重要特性,基于数据场拓扑势的思想,提出拓扑势中心性的评价方法和嵌入式构件网络的节点重要性排序算法,不仅能提供统一的描述框架,而且可以产生更符合网络拓扑特性的排序结果,对嵌入式构件系统的质量度量标准具有深远含义.     

复杂网络抗毁性研究综述

自从小世界效应和无标度特性发现以来，复杂网络的研究在过去几年得到了迅速发展，其中复杂网络的抗毁性是研究焦点之一。本文首先从抗毁性分析、抗毁性优化两个方面详细综述了目前复杂网络抗毁性研究的进展。最后对复杂网络抗毁性研究存在的问题和未来发展的趋势进行了总结和展望。     

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。     

BA网络的一个等价演化模型

ER随机网络和BA网络对网络科学的发展起着十分重要的作用，在网络研究中ER网络与其等价模型可以替代使用。本文提出了BA网络的一个等价的演化模型，并解析计算和模拟了模型的节点度分布、集聚系数和平均路径长度，其演化成的结构特性与BA网络相同。在本模型的演化过程中，不需要拥有网络节点度的完全信息，没有择优连接过程，大大缩短了网络生成时间。因此，研究BA网络的性质和动力学时，可以将本模型替换BA网络。     

复杂网络抗毁性测度研究

复杂网络通常面临两种打击：随机性打击和选择性打击，随机网络和无标度网络对这两种损伤的抗毁性有很大差异．针对复杂网络的特点，首先给出了复杂网络连通性的一个新测度——连通系数．在此基础之上，给出了抗毁性测度的新定义，针对复杂网络面临的两种不同损伤，给出了复杂网络抗毁性的两个新测度——容错度和抗攻击度，并以世界贸易网为例进行了网络抗毁性分析．最后对复杂网络抗毁性研究的思路进行了探讨，指出从网络拓扑结构出发，研究拓扑结构的各种属性对网络抗毁性的影响，这将是复杂网络抗毁性研究的一个有效而新颖的思路．     

具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法

给出复杂网络节点连接度分布与节点度秩函数之间的数学关系，在此基础上提出一种具有任意度分布的复杂网络拓扑结构建模方法。以无标度网络和指数网络为例，验证该方法的有效性。     

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。     

基于节点批量生长机制的无标度网络演化模型

基于网络新生节点批量生长的机制,提出了一种无标度网络演化模型.模型中考虑了新生节点之间的耦合模式,并引入了新的参数,使其更符合现实网络的演化形式.采用主方程法对模型的度分布进行了解析,并通过数值模拟验证了模型具有无标度特性.而且,不同参数取值下较大的簇系数及平均路径长度为网络规模对数成长的特性也表明了该模型具有小世界效应.     

拓扑可调无标度网络上的雪堆博弈研究

复杂网络上博弈个体间合作行为的涌现具有重要的现实意义.为了研究无标度网络拓扑结构对合作涌现的影响,结合雪堆博弈模型和比例模仿策略,研究了拓扑结构可调的无标度网络上的博弈动力学演化,具体研究内容为网络的幂律指数、平均度和平均聚类系数与合作密度的关系.仿真结果表明,无标度网络的合作密度与网络度分布的均匀程度正相关,高聚类结构可以有效增强网络上的合作密度,即幂律指数越高,平均聚类系数越小时,合作水平越低;另外,平均度与合作密度呈现非单调关系,存在一个最佳平均度.     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

基于复杂网络的大脑功能连接研究

应用复杂网络方法研究数学认知的一个基本过程--背诵过程中大脑功能连接的特征.利用功能磁共振成像(fMRI)得到的数据,建立了不同认知任务下的大脑功能网络.对不同网络的分析表明,不同认知任务下,大脑功能连接虽然有一定的区别,但都具有相同的特性:功能连接的度分布呈power-law分布,网络的平均最短距离与对应的随机网络相...     

病毒传播模型的瞬态仿真研究

对复杂网络的拓扑结构厦病毒传播的动力学模型进行了研究，发现了复杂网络的拓扑结构与病毒传播模型之间的联系。对痛毒传播的动力学模型的分析与仿真，其目的是研究复杂网络中病毒传播的瞬态特性。实验表明。复杂网络的瞬态特性取决于网络自身的拓扑结构，在不同的初始感染比例条件下，病毒的传播均以指数增长，最终达到稳态，且达到稳态时感染密度、所用时间与初始感染比例均呈线性关系，这些结果为制定有效的抑制病毒传播的策略提供了有利的参考。     

探讨动态复杂网络的新途径

指出了BA模型分析过程的缺陷,考虑了复杂网络节点的到达时间间隔分布和寿命分布,将复杂网络与排队系统联系起来,从方法论上取得了突破,为复杂网络的研究提供了新途径.利用Markov链理论分析了G-M-P网络,获得了这类网络稳态度分布计算公式.     

具有边连接增长速度的演化网络度分布研究

近年来,研究发现复杂网络的拓扑结构可分为如下三个类别:随机图模型,小世界网络模型和无标度网络模型.产生这三种不同拓扑结构的主要原因是在网络进化过程中,其边连接方式和点增加方式的不同.实际的复杂网络中幂律(Power-Law)分布的指数范围经实测为[2,3],而当前理论研究结果为[2, ∞).在分析无标度网络演化过程的基础上,提出了一种新的边连接方式,即考虑了边连接增长速度的择优连接方式,并运用主方程方法得到了在这种连接方式下网络的度分布.理论分析与数值仿真表明:在新的演化规则下,通过调节不同的连接速度,可以使幂律分布的指数范围为[2,3].     

基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法

通过研究节点与其直接相邻和间接相邻节点之间的关联关系,提出了基于邻接信息熵的网络节点重要性识别算法,算法只需获取节点与其直接邻居及间接邻居间的关联关系,通过计算网络各节点的邻接度,进而计算各节点的信息熵,利用节点信息熵的大小表征节点在网络中的重要性.通过对一个基础网络、无向无权ARPA网络和加权有向ARPA网络进行实验仿真,证明该算法对不同类型网络的通用性;利用该算法对网络按节点重要性进行节点删除实验,研究网络形成子网络的数量与规模,证明了算法的准确性.