复杂网络：结构和动力学

6 应用 本章将讨论前述理论在实际网络中的应用，包括网络的结构和动力学两方面的问题。首先回顾社会网络的某些结构并考虑两类社会网络（意见形成和博弈模型）的动态演化，然后探讨因特网和万维网的统计属性，最后集中讨论生物和医学复杂网络，如分子成分之间的相互作用网和神经网络。     

探讨社会网络理论与分析的几个问题

复杂网络研究与社会网络分析有着十分密切的关系,最近10年复杂网络的快速发展,得益于社会网络分析所建立起来的相关概念和方法,促进了社会网络分析的发展.从合作竞争网络、社会网络中的社团结构、社会网络中的空间结构等几个方面对我们最近几年的研究进展作了简单介绍,包括合作竞争网络的拓扑共性与动力学共性,社团结构的比较性定义、搜寻方法与显著性指标,空间结构距离幂律分布的产生原因及其对拓扑结构及其功能的影响等.     

网络故障预测与健康管理关键技术综述

分析了故障预测与健康管理(PHM)技术在网络维护保障中的重要意义,重点讨论了当前网络PHM所采用的关键技术的研究现状,包括网络管理机制、健康评估、故障预测、故障定位、故障识别以及健康管理等.总结了目前网络PHM关键技术存在的问题, 展望了未来发展的趋势,并以此为基础提出了基于移动代理(MA)的分层分布式PHM体系结构和综合型PHM管理框架.     

基于超图的超网络:结构及演化机制

为刻画真实数据集的多维关系,以综合视角研究复杂的现实系统,学者将研究重点逐渐从复杂网络转向超网络的研究.超网络分为两类,基于网络的超网络和基于超图的超网络.基于超图的超网络,结构简单,更适合刻画现实世界的多元结构,这种独特优势使其获得越来越多的重视.本文综述并讨论这类超网络的研究进展.首先,界定超网络的概念;其次,归纳用于刻画超网络结构的静态拓扑指标;再次,总结刻画超网络动力学过程的演化模型;并梳理其主要应用领域,最后展望超网络的若干发展方向,旨在推进超网络领域的理论和应用研究.     

基于社会网络分析理论的恐怖组织网络研究综述

恐怖组织网络研究对于了解恐怖组织结构、有效打击恐怖活动具有十分重要的意义. 近年来, 社会 网络分析方法在恐怖组织网络研究中得到广泛关注和成功应用. 本文对恐怖组织网络模型的构建方法和分析方法进行了综述. 首先, 从建模视角、建模工具及数据获取方法三个方面对恐怖组织网络模型的构建方法进行了讨论和评价. 然后, 将恐怖组织网络分析方法归纳为静态分析和动态分析两大类. 在静态 分析中, 重点分析和评价了网络拓扑结构及特征、核心目标识别、抗毁性评估及瓦解策略三种方法; 在动 态分析中, 主要对恐怖活动态势评估、组织结构演化与绩效评估、空间关联分析三种方法进行了论述. 最 后, 指出现有研究存在的不足以及未来值得研究的问题.     

社会影响、观点动向和结构平衡:基于Hopfield 网络模型仿真研究

本文首先概述了观点动向的研究领域和目前研究进展. 在社会认同理论基础上区分出群体决策过程具体的三种社会影响,进一步赋予了Hopfield网络模型二元组间社会连带(social ties)的具体社会学内涵. 基于此模型仿真研究了群体在具有自我认同、社会归属条件下的群体观点分化现象. 模型仿真得到群体外生变量的干涉和负社会影响是推动群体观点极化的主要因素. 特别地,仿真结果表明群体观点极化与三元组(社会学中研究的基本结构) 影响模块结构平衡密切相关,从社会心理学角度解释了具有符号关系的群体宏观动态模式和微观结构变化之间的联系.     

复杂网络理论及其应用研究概述

从统计特性、结构模型和网络上的动力学行为三个层次简述复杂网络相关研究，并着重介绍了网络上的传播行为，认为它代表了复杂网络在社会经济系统中的重要应用。     

GS匹配算法在企业技术创新网络结构形成中的应用

技术创新网络是技术创新活动新的组织形式,技术创新网络结构随着外部创新企业的加入、网络内部企业间关系的增加和内部企业间关系的重新生成而发生演变.企业合作技术创新活动就是知识交互的过程.在Gale和Shapley双边匹配模型的基础上,探讨企业技术创新网络知识匹配过程中结构的演变,建立一对多网络匹配模型.通过算例,着重讨论技术创新网络的结构特点,指出技术创新网络的知识匹配过程会导致核心结点的出现,使网络的结构向中心化的方向进行演进.     

基于节点属性的社群结构探测算法改进

对Vincent D. Blondel等提出的B算法的特点及机理进行了分析, 讨论了节点属性对社群结构探测的可能影响. 进而通过重构初始化网络, 控制节点(社群)合并过程两个方面, 对B算法进行了改进, 获得更优的模块性指标及对应的社群划分. 经计算机模拟网络与实际网络的社群结构探测, 结果表明所提改进算法有效可用, 能在获得较大模块性指标的同时, 获得较好的社群划分结果, 且拥有更低的运算时间.     

复杂网络观察

总结了几位作者对复杂网络研究中存在的重要问题和发展趋势的讨论,其中既包括度分布和度指数的分析和计算,各种不同动力学之间的内在一致性,网络加速增长机制这样的基本问题,也包括了网络中尺度这类细致深入的结构分析.还就复杂网络与其他重要研究方向深入结合的现状和未来展开了讨论,包括复杂网络中的链路预测问题,复杂网络在信息推荐系统中的应用,复杂网络与信息物理系统的可能结合,复杂网络和人类动力学的结合以及复杂网络在国家安全方面可能的重要战略地位.