多元偏好、社团结构与网络合作涌现仿真研究

在综合考虑复杂社会网络高集聚性、无标度性以及"社团结构"的基础上,依据"囚徒困境"博弈,建立了基于多元偏好的复杂社会网络演化博弈模型,创新性地将节点影响力运用于博弈策略的更新规则中,并利用Matlab平台进行仿真。从宏观特征和微观结构两方面,通过对照仿真实验,系统研究了多元偏好、社会网络的"社团结构"以及外部连接对合作涌现的影响及其作用机理。研究发现,多元偏好特征下社团结构特征影响主体的异质性期望水平;"社团结构"可以促进合作行为的涌现;社团外部影响力对合作涌现的影响与社团规模有关。     

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。     

中国大陆电影网络的实证统计研究

对中国大陆近80年的电影网络进行了实证研究.采用二分图及其投影来描述大陆电影合作竞争网,得到了平均距离、距离分布、平均群聚系数、群聚系数分布、度分布、点强度分布、项目度分布、项目大小分布、同类性等统计性质,并根据这些统计性质进行了初步分析.结论表明这种复杂网络描述方法有助于发现和理解一大类合作-竞争系统的共性.     

一种有向网络中社团结构划分的启发式算法

复杂网络中的社团发现和探测是当前复杂网络分析领域中的一个热点研究问题,并且具有非常广泛的应用前景。但是,传统的社团划分算法主要以无向、无权网络为对象进行分析,不能够适用于现实世界中更多的有向网络、赋权网络等。以有向网络为研究对象,研究其中的社团划分算法。鉴于前人提出的有向网络中社团划分算法存在着计算时间复杂度问题,引入模拟退火算法对其进行改进,并在改进算法中考虑了节点的网络结构属性。通过对不同规模的计算机生成的有向网络进行算法测试,验证了本文算法的正确性。最后,对一个实际复杂网络进行了社团划分,进一步验证了算法的有效性。     

基于网络权重的多社团网络结构划分算法

利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法.构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配.通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性.     

可压缩流体网络的建模方法

本文运用网络分析手段,首次提出了任意拓扑结构可压缩流体网络动态特性的建模方法.该方法突破了目前在流体网络分析中普遍采用的“小扰动”线性化处理方法的局限。     

基于共享最近邻探测社团结构的算法

针对经典重叠社团结构发现的派系过滤算法中派系定义过于严格、算法缺乏实用性、时间复杂度高等问题,提出了一种基于共享最近邻的社团结构发现算法. 该算法不仅可以对网络进行社团结构的划分, 而且可以很好地把网络中的桥点找出,算法的时间复杂 度约为O(nhk), 其中n为网络中的节点数,h为核心社团的数目, k为网络中节点的 最大节点度.为了验证该算法的正确率和性能, 把该算法应用到计算机生成网络和真实网络中, 并与著名的社团探测算法——GN算法和NF快速算法进行了比较.实验的结果表明所提出的算法是有效可行的.     

合作网络异质性特征与企业创新绩效的关系

合作网络是企业适应外部环境变革以进行开放式创新的重要方式。基于2003～2021年SoC芯片行业的联合专利申请数据，通过社会网络分析深入剖析了合作创新网络的拓扑结构及其异质性特征，并采用CART决策树、K-Means等机器学习方法实证分析了异质性网络情境中企业创新绩效的内在影响机制与提升路径。发现企业在简单二元关系网络中其创新绩效主要受到合作深度的影响，而在复杂合作关系网络中受到结构特征与非结构特征的共同作用。中介中心度是复杂合作环境中绩效的主要影响因素，合作深度与特征向量中心性在资源聚集程度低的企业群中正向影响创新绩效，度数中心度在资源密集的平台型企业群中正向影响创新绩效，其他特征在两种合作网络情境中差异较小，对创新绩效的影响并不明显。研究结论为相关技术研发企业进行合作伙伴选择、合理配置网络资源以提升创新绩效提供了网络嵌入路径参考，同时为数字经济时代社会科学研究的范式探索拓展了新的视角。     

复杂网络的特征谱及其应用

网络的特征谱与网络的拓扑密切相关，通过研究特征谱可以更好地了解网络的结构涌现和动力学特性。本文总结了近年来在网络特征谱方面的研究进展，首先介绍了3类重要网络模型邻接矩阵的特征谱密度和网络结构的关系及其在网络中心性和二分性中的应用，接着介绍了谱序列中存在的标度不变性和结构涌现，然后介绍了网络Laplacian矩阵的特征谱与网络同步之间的关系以及在分析网络社团结构中的应用，最后指出了进一步研究的方向。     

一个中国科学家合作网的实证分析

研究了由<科学通报>过去20年间发表文章的作者所构建的科学家合作网络.按照统计学方法和基于复杂网络理论的实证分析表明,科学家产量满足幂律分布,而合作规模分布则是指数衰减的.合作网中存在一个明显的最大连通子图,该子图具有高聚类和小世界特性,并呈现社团结构和等级结构.网络的度分布介于指数与幂律之间,近似服从对数正态分布,社团规模分布亦显示出长尾特性.此外,还应用3种不同的指标研究了Hub节点的影响力.