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  • 网络科学
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    2019-05-13 15:34:32

    第十五届网络科学论坛昨天在大连闭幕,官方已将所有报告PPT分享出来,供大家查阅。
    (注:极少数几位报告者没有公开PPT)

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    为防止官网链接失效,大家也可以从我的百度网盘(永久有效)下载

    链接:https://pan.baidu.com/s/1RDkWN3PZaOsMupWVaN_TZg 
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    本文旨在传播和扩散学术成果,任何人不得用于商业活动,所有PPT均为报告人自愿分享。

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  • 网络科学导论 汪小帆

    2018-05-15 10:07:07
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  • 1.当今社会越来越多的现象会涉及复杂网络相关应用 举例:社交网络、搜索引擎 2.Internet的拓扑结构 原因:为预测和提高Internet的性能,特此引入Internet的拓扑结构 具体形式:(1)IP层次 (2)路由器层次 (3)...

    第一章 引论

    1.复杂网络相关应用

    随着信息技术的飞速发展,当今社会越来越多的现象会涉及到复杂网络相关应用。
    举例:社交网络、搜索引擎

    2.Internet的拓扑结构

    原因:为预测和提高Internet的性能,特此引入Internet的拓扑结构
    具体形式:(1)IP层次 (2)路由器层次 (3)自治系统层次
    表现:随时间的推移,IPv4中的IP地址和AS数量逐渐增加

    3.WWW

    表现:万维网地位的提高以及发展,与搜索引擎的迅速发展密不可分,而搜索引擎属于复杂网络的一个应用领域,因此可见,研究复杂网络有所重要。

    4.金融网络和经济网络

    背景:经济全球化的大势,给世界上各个国家带来诸多机遇和挑战。提高国际地位的关键,在于成为相对应网络中的关键节点
    表现:在产品空间(Product Space) 相关知识中,我们可以了解到附加价值越高的产品会集中在中心位置,附加价值越低的产品会集中在边缘位置,类比于全球的金融网络和经济网络,我们会发现位于网络中心位置的往往是传播能力强的发达国家。

    在这里插入图片描述

    5.社会网络

    背景:六度分离理论的提出
    发展:为探究六度分离理论的正确性,科学家们进行了Internet上的小世界实验,进而提出了弱连带和强连带的概念。
    弱连带与强连带的示意图

    6.网络科学的研究目的与研究内容

    研究目的:网络科学所要研究的是各种复杂网络之间的共性和处理他们的普适方法
    研究内容:网络科学着眼于复杂网络的定量与定性特征的科学理解。
    (1)发现 (2)建模 (3)分析 (4)设计
    在这里插入图片描述

    网络系统的复杂性主要体现在:
    (1)结构复杂性
    (2)节点复杂性
    (3)结构与节点之间的相互影响
    (4)网络之间的相互影响(不同领域网络之间相互作用)

    第二章 网络与图

    1.图的引入

    图:用抽象的点和线表示各种实际网络。
    图的拓扑性质:主要与网络中结点个数哪些节点有边直接相连相关。
    好处:研究抽象的图,我们可以通过比较不同网络拓扑性质的异同点来建立网络拓扑性质的有效算法。

    2.图的类型

    (1)加权有向图 (加权和有向指的是
    (2)加权无向图
    (3)无权有向图
    (4)无权无向图

    3.简单图

    类型:没有重边和闭环的无权无向图
    假设边数为M,顶点数为N,则无向图中边数与顶点数的关系为:

    极端情形:
    (1)空图 (2)完全图
    假设边数为M,顶点数为N,则有向图中边数与顶点数的关系为:
    在这里插入图片描述

    4.图的计算机表示

    (1)邻接矩阵(稠密图)
    (2)邻接表(稀疏图)
    (3)三元组(加权有向图)

    5.共引与文献耦合

    共同点:都属于有向网络到无向网络的对偶方法
    (1)共引:有向网络中节点i和j的共引数(Cij)定义为同时有出边指向节点i和节点j的节点数
    在这里插入图片描述特殊情况:Cii表示节点i的入度
    转换到无向网络:基于共引矩阵,一个有向网络对应的无向网络定义为:如果Cij>0,那么节点i和j之间就有一个边。
    (2)文献耦合:有向网络中节点i和j的文献耦合(Cij)定义为两个节点同时指向其他节点的数量
    在这里插入图片描述
    结论:共引程度反映的是两篇文章同时被多少篇其他文章引用;文献耦合程度反映的是两篇文章引用了多少篇相同的参考文献。

    6.路径与连通性

    简单路径:各个顶点都互不相同的路径是简单的。
    判断网络是否连通
    (1)当且仅当I+A+A2+…+AN-1是正矩阵,即所有元素都是正的。
    (2)当且仅当邻接矩阵是不可约的。

    7.Menger定理(门杰定理)

    点形式:所需去除的顶点的最少数目等于连接两个顶点的独立的简单路径的最大数目。->点割集
    边形式:所需去除的边的最少数目等于连接两个顶点不相交的简单路径的最大数目。 ->边割集

    8.最小生成树

    Prim算法:适合计算边稠密的网络的最小生成树。
    Kruskal算法:适合计算边稀疏的网络的最小生成树。

    9.二分图

    定义:图中的每条边的两个节点分别属于顶点集的两个子集中。
    在这里插入图片描述
    二分图的匹配:设G=(X,E,Y)为二分图,F为边集E的一个子集。如果F中任意两条边都没有公共端点,就称F为图G的一个匹配。

    第三章 网络基本拓扑性质

    1.网络稠密性与稀疏性

    网络的密度ρ:在这里插入图片描述
    网络稠密:当N趋于无穷时,ρ为非零常数,表示网络是稠密的;
    网络稀疏:当N趋于无穷时,ρ为0,表示网络是稀疏的.

    2.平均路径长度与直径

    节点i与j之间的距离:连接这两个节点的最短路径上的边的数目。
    平均路径长度:任意两个节点之间的距离的平均值。
    注意:一个含有N个节点和M条边的网络的平均路径长度可以用时间量级为O(MN)的广度优先搜索算法来确定。
    直径:网络中任意两个节点之间的距离最大值称为网络的直径。

    第五章 节点重要性与相似性

    1.无向网络节点重要性指标

    (1)度中心性(Degree Centrality,DC)
    定义:一个节点的度越大,意味着该节点在网络中越重要。
    公式:度中心值(DC)
    在这里插入图片描述
    (2)介数中心性(Betweenness Centrality,BC)
    定义:表示经过该边或该点的最短路径的数量。
    公式:边介数/点介数(BC)
    在这里插入图片描述
    (3)接近中心性(Closeness Centrality,CC)
    定义:若一个点到其他所有点的平均距离为d,则接近中心性为1/d(d的倒数)。
    公式:接近数(CC)
    在这里插入图片描述
    (4)k壳与k核
    k壳分解:按度数递增k从0开始,依次去除掉图中度为k的节点,最后剩下的节点即为最重要的节点。
    优点:k壳分解相比度中心性的优点在于,可以排除一些度很大但并不是最重要的节点。
    在这里插入图片描述
    (5)特征向量中心性(Eigenvector centrality,EC)
    基本思想:一个节点的重要性既取决于其邻居节点的数量,也取决于其邻居节点的重要性
    公式:特征向量中心性
    在这里插入图片描述

    2.HITS算法

    基本思想:每个网页的重要性有两个刻画指标——权威性枢纽性。其中一个网页的权威值由指向这个网页的所有页面的枢纽值确定,而一个网页的枢纽值由该网页指向的所有页面的权威值决定。
    枢纽值 ——> 权威值
    快速理解:举一个例子,一篇具有创新性的文章被很多人引用,那么这篇文章可以说具有权威性;一篇综述概况总结很多高权威的论点,那么这篇综述可以说具有枢纽性。

    3.PageRank算法

    基本思想:WWW上一个页面的重要性取决于指向它的其他页面的数量和质量,根据网页PR值的大小确定页面的重要程度。
    计算公式:
    在这里插入图片描述
    ​其中,Bu是所有链接到网页u的网页集合,网页v是属于集合Bu的一个网页,L(v)则是网页v的对外链接数(即出度).
    步骤
    (1)给每个网页一个PR值。
    (2)通过(投票)算法不断迭代,直至达到平稳分布为止。
    补充:网络中PR值的总和为1。

    4.链路预测

    (1)链路预测
    定义:它是指如何通过已知的各种信息预测给定网络中尚不存在连边的两个节点之间产生连接的可能性。
    基本假设:如果两个节点的相似性越大,那么两个节点之间有链接的可能性越大。
    应用:朋友推荐
    (2)衡量指标

    • AUC:测试集中的边的分数值比随机选择的一个不存在的边的分数值高的概率。
      在这里插入图片描述
    • Precision:只考虑排在前L位的边是否预测准确,即前L个预测边中预测准确的比例。
      在这里插入图片描述

    5.节点相似性指标

    (1)基于局部信息的相似性指标
    典型代表:共同邻居(CN)
    (2)基于全局信息的相似性指标
    典型代表:局部路径指标(LP)——在共同邻居的基础上,考虑了三阶邻居的影响。
    (3)基于随机游走的相似性指标

    第六章 随机网络模型

    1.全局耦合网络

    定义:如果一个网络中的任意两个节点之间都有边直接相连,那么就称该网络为一个全局耦合网络。
    局限性:大型实际网络都是稀疏的,边数目最多有O(n)。
    聚类系数:1

    2.最近邻耦合网络

    定义:如果在一个网络中,每一个节点只和它周围的邻居节点相连,那么就称该网络为最近邻耦合网络。
    特征:网络的拓扑结构是由节点之间的相对位置决定的,随着节点位置的变化网络拓扑结构可能发生切换。

    3.星形耦合网络

    定义:它有一个中心点,其余的N-1个点都只与这个中心点连接,而它们彼此之间不连接。
    聚类系数:0

    4.ER随机图模型

    (1)具有固定边数的ER随机图模型 G(N,M)
    定义:N个节点的图中,在任意两个节点之间添加M条边,其中选择的是两个不同的没有边连接的节点对。
    (2)具有固定连边概率的ER随机图模型 G(N,p)
    定义:把N个节点中任意两个不同的节点之间有一条边的概率固定为p,生成随机数r(0-1之间),若r<p,则在两个节点之间添加边。

    第七章 小世界网络模型

    第八章 无标度网络模型

    1.鲁棒性

    定义:对于给定的网络,如果在移走少量节点后网络中的绝大部分节点是连通的,那么就称该网络的连通性对节点故障具有鲁棒性。

    2.随机网络和无标度网络鲁棒性的比较

    (1)无标度网络
    无标度网络对随机节点故障具有较高的鲁棒性
    无标度网络对蓄意攻击具有高度的脆弱性
    原因: 无标度网络的网络度分布具有极端非均匀性,即绝大多数节点的度较小,只有一小部分节点的度较大。
    (2)随机网络
    随机网络对随机节点故障具有高度的脆弱性

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  • 网络科学导论

    热门讨论 2013-05-24 22:23:01
    汪小帆 网络科学导论 课件 复杂网络 课程资源
  • 网络科学大牛、数据、期刊、会议资料整理

    千次阅读 多人点赞 2018-10-25 22:32:42
    网络科学是本人的主要研究领域,在此整理一下自己搜集的网上免费数据集(附带一些其他领域的数据集),希望能节约大家找数据的时间。 网络科学 斯坦福大规模网络数据集, 涵盖领域非常广泛:社交网络,通信...

    网络科学是我的主要研究领域,在此整理一下自己关注的大牛,经常使用的一些免费数据集(附带一些其他领域的数据集),以及相关的一些期刊和会议,希望能节约大家的时间。


    大牛和实验室

    圣塔菲研究所,位于美国新墨西哥州圣塔菲市的非盈利性研究机构,世界知名的复杂性科学研究中心。该所于1984年由乔治·考温,大卫·潘恩斯,斯特林·科尔盖塔,诺贝尔物理学奖获得者默里·盖尔曼,尼克·麦特罗博利斯,赫布·安德森,彼得·A·卡拉瑟斯,以及理查德·斯兰斯基等人一同创办。

    Barabasi, 应该是网络科学领域最负盛名的科学家,畅销书《链接》、《爆发》的作者,“无标度网络”的提出者之一。个人网站有其代表著作以及相关视频,研究兴趣涵盖生物网络、计算机网络、网络医学、人类动力学以及统计物理等,几乎每年都在Nature、Science上发表文章。

    Mark Newman,最早研究复杂网络的大牛之一,深入研究了网络的结构,尤其是社团结构。Newman的个人网站,有他个人的论著、课程、网络分析工具以及数据、代码等。

    斯坦福网络分析课题组,斯坦福计算机系副教授Jure Leskovec创建的研究团队,关注的方向为大规模社会和信息网络的挖掘与建模及其演化、扩散和影响。他们开发了一套用于网络数据分析的工具,有C++和python两个版本。该网站也提供了大量的数据集,后面会介绍。

    香港城市大学混沌與複雜網絡學術研究中心,陈关荣院士创建的研究中心,国内许多学者都曾在该中心访学过。该网站的特色是介绍了系统科学、复杂性科学以及网络科学领域的相关会议和资源。

    H. Eugene Stanley,物理学教授,化学教授,生物医学工程教授,生理学教授(医学院),聚合物研究中心主任。此人研究领域很广,与网络科学研究有关的文章也很多。

    Santo Fortunato,印第安纳大学网络科学研究院主任,社团检测领域的大牛,2018年Science发表的科学学综述文章《Science of Science》的第一作者。

    王大顺,Barabasi 的博士,西北大学Kellogg商学院副教授,网络科学青年学者。研究方向为人类行为、社交网络和科学学,在Nature、Science上发表不少与科学影响力有关的文章。

    严钢,Barabasi 的博士后,同济大学物理学院教授,网络科学青年学者,在Nature上发表了一篇用网络科学预测线虫神经元功能的论文,引起广泛关注。

    周涛, 国内网络科学领域的著名青年学者,H指数为69,谷歌学术引用量超2万。《大数据时代》译者,著有《为数据而生:大数据创新实践》及《重塑》等。这是周涛在科学网上的博客,经常发表一些科普性质的博文。

    吕琳媛, 国内网络科学领域的著名青年学者,入选《麻省理工科技评论》2018年“35岁以下创新35人”,电子科技大学基础与前沿研究院教授,目前担任阿里巴巴复杂科学研究中心副主任,是复杂网络信息挖掘领域的先行者,链路预测的领军人物。

    张江,北京师范大学管理学院系统科学系教授,集智俱乐部创始人,主要关注领域:计算社会科学、复杂系统、人工智能。集智俱乐部是国内非常有名的一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者的团体,也是国内最早的研究人工智能、复杂系统的科学社区。

    李翔,复旦大学信息科学与工程学院智慧网络与系统研究中心主任,国家二级教授,陈关荣的博士后。研究方向为复杂网络理论与应用、多自主体系统控制理论与应用、时间序列分析与移动健康个性化系统。


    期刊

    在这里插入图片描述
    这是个人整理的一些发表过网络科学研究的期刊,分区和影响因子数据是2018年的,相关性是个人估测的,如有遗漏和谬误请批评指正。


    会议

    在这里插入图片描述这是个人整理的与网络科学研究有关的会议,有些数据缺失是因为没有找到官方信息,若数据存在问题,请批评指正。

    网络科学社区,这个社区会公布许多信息,感兴趣的可以经常浏览一下。


    数据集

    斯坦福大规模网络数据集, 涵盖领域非常广泛:社交网络,通信网络,引文网络,艾马逊网络,道路网络,信号网络,在线社交网络,维基网络等等,还分为了无向网络、有向网络、无权网络、加权网络等等类型。

    复杂网络索引(ICON),ICON是包括社会、网络、信息、生物、生态、连接体、交通和技术网络在内的所有网络科学领域的具有研究价值的网络数据集的综合索引,目前已经有5000多个网络数据集。

    UCI网络数据库,数据集的类别虽然不少,但是数量相对于前两个少了很多。

    Alex Arenas数据集,该网站只有少量经典的数据集,但是后面附有一些网络科学大牛的个人网站链接,也都包含有一些数据集。

    网络数据,Mark Newman整理的网络科学数据集,还有一些网络科学分析工具的链接,比如GML, Gephi, Cytoscape, NetworkX库, igraph库等。

    Koblenz网络数据集,由Koblenz–Landau大学的网络科学和技术研究所收集。KONECT包含数百个不同类型的网络数据集,包括有向网络、无定向网络、二分网络、加权网络、未加权网络、有符号网络和分级网络。KONECT的网络覆盖了许多不同的领域,如社交网络、超链接网络、作者网络、物理网络、交互网络和通信网络。KONECT项目开发了免费软件网络分析工具,用于计算网络统计数据、绘制图表和实现各种链路预测算法,分析结果直接显示在页面上。


    其他领域数据集

    公开数据网络,这是一个公开数据的搜索引擎,支持查找自己感兴趣的数据集,输入标签即可,涵盖金融、基础设施、环境、公共政策、经济、交通、教育、健康、娱乐、政治等各领域的数据集。

    移动数据集,见下图,其中除了Cabspotting 数据集和MDC数据集需要注册之后才能获取,其他数据集都可以直接下载。
    在这里插入图片描述
    CRAWDAD 数据集, CRAWDAD网站也包含有大量的数据集,涵盖的领域也非常广泛,上面的Cabspotting 数据集就是该网站提供的。

    (持续更新中…)

    展开全文
  • 如今工作再读《网络科学导论》,觉得较前一本在广度、深度上都提高很多;由于读的时间过于碎片,特此总结以加深印象。 代表性网络的研究内容 复杂网络的兴起始于1998年发表于Nature的 1998年康奈尔大学的...

    写在前面

    从2012年开始接触复杂网络系统,本科毕业设计读了汪小帆老师的《复杂网络理论及其应用》,对整体有了一定把握;如今工作再读《网络科学导论》,觉得较前一本在广度、深度上都提高很多;由于读的时间过于碎片,特此总结以加深印象。

    摘要:复杂网络最早属于数学范畴,1998年康奈尔大学的Watts和Strogatz发表于Nature的题为《“小世界”网络的集体动力学》揭示了复杂网络的小世界特性[1];1999年圣母大学的Barabasi和Albert发表于Science的题为《随机网络中标度的涌现》揭示了复杂网络的无标度性质[2],这才吸引了许多其他领域的学者加入其中。本文旨在对目前具有代表性的网络做一简述,阐明这些网络的构建及研究内容,希望给大家提供一个新的认识问题的角度。

    目录

    Internet网络

    Internet网络是最容易理解的复杂网络,我们每个人(使用的电脑、IP)每天都作为网络的一个节点共享资源、分享经验。最早的Internet网络可以追溯到1969年的ARPANET,它只有4个节点;到1986年,美国国家科学基金(NSF)建立了连接美国5个超级计算中心的NSFNET,正式取代了ARPANET。时至今日,测算Internet网络的拓扑结构已经成为Internet数据分析合作协会(CAIDA)的重要工作。

    1991年9月的NSFNET
    图片来源:http://www.caida.org/projects/internetatlas/gallery/nsfnet/

    Internet网络最典型的特点是随时间演化。作为一项重要的基础设施,他的安全性、鲁棒性、可控性、可管性、可扩展性都是人们非常关心的方面。因此,对Internet网络的拓扑性质及其演化,以及如何构建合适的拓扑模型都是重要的研究内容。

    目前对Internet网络主要从三个尺度研究:
    *)IP层次。每台终端(PC、笔记本等)都需通过IP地址接入Internet网络,随着互联网的发展,42亿个IPv4地址已于2011年2月3日用尽文献3。但是很多IP地址对应的终端设备并不参与路由功能。
    *)路由器层次。路由器层次以每个路由器作为节点,如果两个路由器之间可以交换数据包,则他们之间有边相连。路由器层次的拓扑结构对Internet网络的鲁棒性、效率起着最主要的作用
    *)自治系统层次。属于同一个机构管理的所有路由器的集合称为一个自治系统(Autonomous System,AS)。一个自治系统通常对应一个域名,如“sjtu.edu.cn”就是上海交通大学的域名。如果两个自治系统之间至少有一对路由器可以交换数据包,则两个自治系统间有一条边,如此获得自治系统层次的拓扑结构。


    WWW网络

    万维网是典型的有向网络,作为人们日常获取信息的重要渠道,基于万维网的小的技术革新都可能带来巨大的社会影响,其中以搜索引擎技术的发展最为突出(Google经典的PageRank算法)。

    有关PageRank算法思想,可参考本人的另一篇博文:http://blog.csdn.net/lingzi_zhou/article/details/16988327


    电力与交通网络

    通信、电力、交通(航空、铁路、城市交通网络)都是典型的空间复杂网络。尤其是构建合理的城市交通网络解决城市拥堵问题、居民出行、通勤问题等[4]。


    生物网络

    生物网络主要用于研究分子(蛋白质、DNA、RNA、小分子)等的相互作用;
    食物链网络用户分析动植物间共生相互作用的网络。


    经济与金融网络

    主要指金融合作网络、跨国公司组成的网络。


    社会网络

    所谓社会网络就是一些人或团体按照某种关系连接构成的系统。随着Facebook、Twitter、微信等社交平台的发展,海量用户的社交互动行为为人们研究社会网络提供了天然的数据源;进一步的,信息通信技术(Information and Communication Technology,ICT)、基于位置服务(Location Based System)等的发展,也为获取大规模海量用户的时空活动信息提供了可能,社会网络的空间特征、动力学模型等内容也得以揭示。

    “小世界”现象

    社会网络的研究始于1967年哈佛大学社会心理学家Stanley Milgram提出的“六度分隔”理论,认为世界上任何互不相识的两人,只需要很少的中间人就能够建立起联系[5]。此理论揭示了社会网络的一个重要特征:“小世界”现象,即网络的平均距离很小(相较于同等规模的随机网络)。后有学者基于电影演员合作网络提出Kevin Bacon数[6],即如果一个演员与Kevin Bacon合作过电影,则他的Bacon数为1;如果一个演员没有和Bacon演过电影,但是和Bacon数为1的演员合作过电影,则他的Bacon数为2,以此类推。后有数学界的Erdos数、围棋中的秀策数等[7]共同揭示出,人与人之间的平均距离很短(电影演员合作网络中,近60w的演员,其平均Bacon数仅为2.944)。
    Facebook友谊世界地图
    图片来源:http://www.bitaesthetics.com/

    弱边的强度(strength of weak tie)

    人与人间的关系总是亲疏有别,表现为互动频次、时长等的不同,我们倾向于和同事、家人有更频繁的沟通,而一面之缘的朋友则交流甚少,这种差异性可以用来定义社会网络中边的强度,例如同事、家人间的边强度大,偶尔相识的朋友间的边强度小。
    Mark Granovetter首次提出“strength of weak tie”的概念[8],他举例说明在找工作时,仅有一面之缘的朋友可能提供比同事、家人更有用的信息;这是因为强联系的好友间往往组成小团体,弱联系则对应于这些团体之间稀疏的联系。小团体间的生活圈子很可能一样,接收的信息也相同,而弱联系由于关系松散反而能提供新信息。2012年,Facebook发表了题为“Rethinking Information Diversity in Networks”,指出用户虽然倾向于转发来自密友的feed(兴趣相同或好友的社交影响力),但大量的弱联系对新信息的传播起着更为重要的作用,从而使Facebook中的信息保持多样性。
    强联系与弱联系示意图
    图片来源:https://www.facebook.com/notes/facebook-data-science/rethinking-information-diversity-in-networks/10150503499618859/


    科研和教育的网络化

    主要指学者之间合著论文构建的网络,一般称为科研人员合作网络。


    后记

    有关社会网络的部分,以下内容待补充:
    有关边的强度,也有文献指出强联系的巨大作用(strength of strong ties);
    用户到底是因兴趣,还是因为社交影响力而转发feed,如何区分二者的影响;

    都是后续待探讨的内容。


    [1]: Watts, D.J.S., Steven H., 1998. Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature, 393 (6684), 2
    [2]: Barabási, A.-L. & Albert, R., 1999. Emergence of scaling in random networks.Science, 286 (5439), 509-512
    [4]: Barthélemy M. Spatial networks[J]. Physics Reports, 2011, 499(1): 1-101.
    [5]: Travers J, Milgram S. The small world problem[J]. Phychology Today, 1967, 1: 61-67.
    [6]: Bacon数. http://oracleofbacon.org/
    [7]: 埃尔德什数. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%83%E5%B0%94%E5%BE%B7%E4%BB%80%E6%95%B0
    [8]: Granovetter M S. The strength of weak ties[J]. American journal of sociology, 1973, 78(6): 1360-1380.

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  • 2016年,全国高校通过学位点动态调整撤销了35个软件工程学位点,一时间,关于计算机科学与技术、软件工程和网络空间安全这三同源学科如何布局的问题成为各高校普遍关注的热点。本研究通过对国内高校该三个学科的学位...
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  • 原标题:2020年中国科学技术大学网络空间安全考研经验分享大家好,我是育明考研小赵老师关于中国科学技术大学网络空间安全考研信息汇总,请参考一、院校介绍中国科学技术大学创建于1958年,是中国科学院所属的一所以...
  • 一文读懂复杂网络(应用、模型和研究历史)

    万次阅读 多人点赞 2018-05-02 09:40:05
    摘要:随着近几年关于复杂网络(Complex network)理论及其应用研究的不断深入,已有大量关于复杂网络的文章发表在Science,Nature,RL,NAS等国际一流的刊物上,侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究...
  • 感谢您的邀请百度统计个人网络空间。首先说明一下,我本人就是毕业于计算机科学与技术专业,其他两个专业原来也包括在计算机专业里面,专业内容有很多重复的地方创业故事网。另外两个专业没有具体研究过,但计算机...
  • 小世界网络: 小世界网络是具有高聚类系数,相对较短的平均路径长度和可以扩展的熵的系数网络。小世界效应:随着少数随机链路添加到有结构的网络上,平均路径长度会快速减少。典型的,主要是由于当规则网络的少数...
  • 网络科学(复杂网络)领域的大牛和研究机构总结 (第三次修改) http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=830496&do=blog&quickforward=1&id=640611 点击打开链接
  • 深度学习与神经网络关系

    万次阅读 多人点赞 2018-10-30 20:38:39
     2006年,加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在《科学》上发表了一篇文章,开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点:1)多隐层的人工...
  • 人类如何学习和表征网络

    千次阅读 2021-11-29 10:08:50
    为了模拟他们的环境,从年轻时起,人们就被要求学习由这些项目(节点)形成的网络结构以及它们之间的联系(边)。但是,当人类只经历单个项目的序列时,他们如何发现网络的大规模结构?此外,人们对这些网络的内部地图和...
  • 【复杂网络】自学笔记整理

    万次阅读 多人点赞 2020-06-29 17:15:45
    一、复杂系统与复杂网络 1.研究目的        复杂网络是研究复杂系统的一种角度和方法,它主要关注系统中个体相互关联的作用。(一种拓扑结构) 2.当今应用    &...
  • 网络空间安全学科是教育部批准的一级学科,其意义非常重大。随着世界网络化的发展,网络空间安全已经成为各国国家安全的重要组成部分。密码学科,作为网络空间安全赖以生存的核心基础之一,与网络空间安全中的其他...
  • 网络工程中学习内容:局域网基础知识、局域网的硬件,软件,协议、网故障及排除方法...计算机科学与技术,在除过学习软件知识,网络协议之外还要学习计算机相关硬件原理等知识. 物联网专业学习包括计算机系列课程、...
  • 《复杂网络与大数据》第二章:复杂网络模型的学习笔记 目录 1动态演化网络 1.1以网络演化的部件划分 1.2以是否考虑权重划分 1.3以演化网络采用的演化机制划分 1.4以演化网络是否动态变化划分 2社区网络 2.1...
  • 网络研究中的图论指标详解最全图论指标汇总(1)度(node degree)(2)节点强度(3)节点核心(4)富人俱乐部系数(rich club coefficient)(5)同配系数(6)特征路径长度(7)全局和局部效率(8)偏心率和直径...
  • AI+科学计算-昇思MindSpore都给我们带来哪些惊喜?

    千次阅读 多人点赞 2022-03-31 17:56:46
    而AI框架依赖于以神经网络为代表的具有“万能逼近”性质的数据工具从数据中挖掘规律,用数据驱动计算,可以大大提高科学计算的性能。而恰好,昇思MindSpore在大规模,多种设备的训练上又有独特的优势。比如:昇思...
  • 数据科学知识点

    千次阅读 热门讨论 2021-07-17 11:01:34
    1.数据科学是基于计算机科学(数据库、数据挖掘、机器学习等)、统计学、数学等学科的一门新兴的交叉学科,也是指以数据为中心的科学 2.数据类型:离散型、连续性、符号型、文本型 3.标志性阶段:数字和文字的出现,使...

空空如也

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