复杂网络的链接分析及预测研究

复杂网络的链接分析及预测研究

现实世界中,有许多科技、商业、经济和生物的数据可用复杂网络来表示,例如电力网格、电话交互网、社交网络、万维网以及科学家的合著关系和引用网络;在生物学领域,有流行病学网络、细胞与新陈代谢网络和食物网络;在人际关系中,公司内部的E-mail信息交互、新闻组、聊天室、朋友联系都是网络数据的例子。现在,链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注。

当前,对网络数据进行链接预测的方法主要有基于相似度的、基于似然分析的和基于概率模型的方法等。本文对当前网络链接预测的现状进行了分析,针对当前预测算法中存在的一些问题进行了研究,提出了相应的有效的算法。

本文的主要工作如下:(1)提出了直接优化AUC的链接预测算法。快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络。

因此需要有效的链接预测技术来提高链接预测的精度。考虑到AUC指标是衡量链接预测结果质量的主要标准,提出了直接优化AUC的链接预测算法。

在该算法中,将链接预测问题看成是二值分类问题,将AUC最大化作为优化的目标,使用hinge函数作为损失函数,使用随机次梯度下降算法迭代权重向量。实验结果表明,本算法与其他算法的结果相比,不但在AUC指标上有较大的提高,在其他指标上也超过其他算法,可以实现更高质量的预测。

(2)提出了针对节点带有属性的网络的链接预测算法。在很多领域,比如社会学、人类学、信息科学、计算机科学中,网络节点所代表的实体往往具有自己的属性。

这些属性的取值为链接预测提供了很有价值的信息。如何应用这些信息进行

链接预测的问题已经吸引了相当多的关注。

本文提出了利用模块度测度反映网络社区结构信息链接预测算法。基于同一个社区中的节点对之间的链接的可能性比在不同的社区中大这一事实,提出了模块度贡献的概念。

基于模块度贡献的概念,将网络的节点映射到一个低维的欧氏空间。在这个低维空间中,在同一个社区内的节点的将处于相邻的位置。

计算节点在低维空间中位置的余弦相似性,作为链接预测的相似性度量。本文也扩展该方法,将其应用到节点带有属性的网络的链接预测中。

实验结果表明,该算法可以获得理想的预测结果。(3)提出了针对多关系网络的链接预测算法。

许多现实世界中的网络包含多种类型的相互作用和关系。对这样的多关系网络进行链接预测成为网络分析中的一个重要课题。

在所提出的多关系网络的链接预测方法中,考虑了不同类型之间关系的相似性和影响力。本文提出了一种置信度传递的方法来计算每个节点的置信度,并构建每种类型链接之间的置信度向量。

使用置信度向量之间的相似性来衡量不同类型关系之间的影响。在此基础上,提出了一种基于非负矩阵分解的多关系网络链接预测算法。

我们还从理论上证明了所提出的方法的收敛性和正确性。实验结果表明,本方法与其他类似的算法相比,可以降低维度,减少存储空间,取得高质量的预测结果。

(4)提出了对单个节点进行链接预测的基于抽样的算法。在许多现实应用中,需要对用户感兴趣节点的相似性进行预测,而不需要预测网络中的所有节点间的

链接。

为此,提出了一种快速的以相似度为基础的方法来预测相关节点的链接。在该方法中,首先构造一个围绕感兴趣节点的子图。

对这样的子图,通过设定适当的大小,可以将相似度的误差限制在一个给定的阈值范围内。由于只要计算这个小子图中的节点的相似性得分,该算法可以大大减少计算时间。

通过在实际网络上的实验结果表明,本算法与其他方法相比,可以在更短的时间获得高精度的预测结果。

复杂网络及其在国内研究进展的综述

第17卷第4期2009年10月 系统科学学报 JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE Vo1.17No.4 oct ，2009 复杂网络及其在国内研究进展的综述 刘建香 （华东理工大学商学院上海200237） 摘要：从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内关于复杂网络理论及其应用的研究现状从两方面进行综述：一是对国外复杂网络理论及应用研究的介绍，包括复杂网络理论研究进展的总体概括、复杂网络动力学行为以及基于复杂网络理论的应用研究介绍；二是国内根植于本土的复杂网络的研究，包括复杂网络的演化模型，复杂网络拓扑性质、动力学行为，以及复杂网络理论的应用研究等。并结合复杂网络的主要研究内容,对今后的研究重点进行了分析。 关键词：复杂网络；演化；拓扑；动力学行为中图分类号：N941 文献标识码：A 文章编号：1005-6408（2009）04-0031-07 收稿日期：2009-01-05 作者简介：刘建香（1974—），女，华东理工大学商学院讲师，研究方向：系统工程。E-mail ：jxliu@https://www.wendangku.net/doc/0c10305510.html, 0引言 系统是由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合的具有特定功能的有机整体[1]。而网络是由节点和连线所组成的。如果用节点表示系统的各个组成部分即系统的元素，两节点之间的连线表示系统元素之间的相互作用，那么网络就为研究系统提供了一种新 的描述方式[2、3] 。复杂网络作为大量真实复杂系统的高度抽象[4、5]，近年来成为国际学术界一个新兴的研究热 点，随着复杂网络逐渐引起国内学术界的关注，国内已有学者开始这方面的研究，其中有学者对国外的研究进展情况给出了有价值的文献综述，而方锦清[6]也从局域小世界模型、含权网络与交通流驱动的机制、混合择优模型、动力学行为的同步与控制、广义的同步等方面对国内的研究进展进行了简要概括，但是到目前为止还没有系统介绍国内关于复杂网络理论及应用研究现状的综述文献。本文从复杂网络模型的演化入手，在简要介绍复杂网络统计特征的基础上，对国内研究现状进行综述，希望对国内关于复杂网络的研究起到进一步的推动作用。 1.复杂网络模型的发展演化 网络的一种最简单的情况就是规则网络 [7] ，它 是指系统各元素之间的关系可以用一些规则的结构来表示，也就是说网络中任意两个节点之间的联系遵循既定的规则。但是对于大规模网络而言由于其复杂性并不能完全用规则网络来表示。20世纪50年代末，Erdos 和Renyi 提出了一种完全随机的网络模型———随机网络（ER 随机网络），它指在由N 个节点构成的图中以概率p 随机连接任意两个节点而成的网络，即两个节点之间连边与否不再是确定的事，而是由概率p 决定。或简单地说，在由N 个节点构成的图中，可以存在条边，从中随机连接M 条边所构成的网络就叫随机网络。如果选择M =p ，这两种构造随机网络模型的方法就可以联系起来。规则网络和随机网络是两种极端的情况，对于大量真实的网络系统而言，它们既不是规则网络也不是随机网络，而是介于两者之间。1998年，Watts 和Strogatz [8]提出了WS 网络模型，通过以概率p 切断规则网络中原始的边并选择新的端点重新连接 31--

复杂网络的链接分析及预测研究

复杂网络的链接分析及预测研究 现实世界中,有许多科技、商业、经济和生物的数据可用复杂网络来表示,例如电力网格、电话交互网、社交网络、万维网以及科学家的合著关系和引用网络;在生物学领域,有流行病学网络、细胞与新陈代谢网络和食物网络;在人际关系中,公司内部的E-mail信息交互、新闻组、聊天室、朋友联系都是网络数据的例子。现在,链接预测问题在社会学、人类学、信息科学以及计算机科学等各个领域都受到了广泛的关注。 当前,对网络数据进行链接预测的方法主要有基于相似度的、基于似然分析的和基于概率模型的方法等。本文对当前网络链接预测的现状进行了分析,针对当前预测算法中存在的一些问题进行了研究,提出了相应的有效的算法。 本文的主要工作如下:(1)提出了直接优化AUC的链接预测算法。快速扩展的互联网形成了具有高维、稀疏和冗余特性的复杂网络。 因此需要有效的链接预测技术来提高链接预测的精度。考虑到AUC指标是衡量链接预测结果质量的主要标准,提出了直接优化AUC的链接预测算法。 在该算法中,将链接预测问题看成是二值分类问题,将AUC最大化作为优化的目标,使用hinge函数作为损失函数,使用随机次梯度下降算法迭代权重向量。实验结果表明,本算法与其他算法的结果相比,不但在AUC指标上有较大的提高,在其他指标上也超过其他算法,可以实现更高质量的预测。 (2)提出了针对节点带有属性的网络的链接预测算法。在很多领域,比如社会学、人类学、信息科学、计算机科学中,网络节点所代表的实体往往具有自己的属性。 这些属性的取值为链接预测提供了很有价值的信息。如何应用这些信息进行

链接预测的问题已经吸引了相当多的关注。 本文提出了利用模块度测度反映网络社区结构信息链接预测算法。基于同一个社区中的节点对之间的链接的可能性比在不同的社区中大这一事实,提出了模块度贡献的概念。 基于模块度贡献的概念,将网络的节点映射到一个低维的欧氏空间。在这个低维空间中,在同一个社区内的节点的将处于相邻的位置。 计算节点在低维空间中位置的余弦相似性,作为链接预测的相似性度量。本文也扩展该方法,将其应用到节点带有属性的网络的链接预测中。 实验结果表明,该算法可以获得理想的预测结果。(3)提出了针对多关系网络的链接预测算法。 许多现实世界中的网络包含多种类型的相互作用和关系。对这样的多关系网络进行链接预测成为网络分析中的一个重要课题。 在所提出的多关系网络的链接预测方法中,考虑了不同类型之间关系的相似性和影响力。本文提出了一种置信度传递的方法来计算每个节点的置信度,并构建每种类型链接之间的置信度向量。 使用置信度向量之间的相似性来衡量不同类型关系之间的影响。在此基础上,提出了一种基于非负矩阵分解的多关系网络链接预测算法。 我们还从理论上证明了所提出的方法的收敛性和正确性。实验结果表明,本方法与其他类似的算法相比,可以降低维度,减少存储空间,取得高质量的预测结果。 (4)提出了对单个节点进行链接预测的基于抽样的算法。在许多现实应用中,需要对用户感兴趣节点的相似性进行预测,而不需要预测网络中的所有节点间的

复杂网络研究概述,入门介绍

复杂网络研究概述 周涛柏文洁汪秉宏刘之景严钢 中国科学技术大学，近代物理系，安徽合肥：230026 摘要：近年来，真实网络中小世界效应和无标度特性的发现激起了物理学界对复杂网路的研究热潮。复杂网络区别于以前广泛研究的规则网络和随机网络最重要的统计特征是什么？物理学家研究复杂网络的终极问题是什么？物理过程以及相关的物理现象对拓扑结构是否敏感？物理学家进入这一研究领域的原因和意义何在？复杂网络研究领域将来可能会向着什么方向发展?本文将围绕上述问题，从整体上概述复杂网络的研究进展。 关键词：复杂网络小世界无标度拓扑性质 A short review of complex networks Zhou Tao Bai Wen-Jie Wang Bing-Hong? Liu Zhi-Jing Yan Gang Department of Modern Physics, University of Science and Technology of China, Hefei, 230026 Abstract: In recent years, the discoveries of small-world effect and scale-free property in real-life networks have attracted a lot of interest of physicists. Which are the most important statistical characteristics for complex networks that known from regular networks and random networks? What is the ultimate goal of the study of complex networks? Are physical processes sensitive to the topological structure of networks? What are the reason and meaning that physicist come into the research field on complex networks? What are the directions for future research? In the present paper, we concentrate on those questions above and give a general review about complex networks. Keyword: complex networks, small-world, scale-free, topological characters 1 引言 自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。一个典型的网络是由许多节点与连接两个节点之间的一些边组成的，其中节点用来代表真实系统中不同的个体，而边则用来表示个体间的关系，往往是两个节点之间具有某种特定的关系则连一条边，反之则不连边，有边相连的两个节点在网络中被看作是相邻的。例如，神经系统可以看作大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络[1]；计算机网络可以看作是自主工作的计算机通过通信介质如光缆、双绞线、同轴电缆等相互连接形成的网络[2]。类似的还有电力网络[1]、社会关系网络[1,3-4]、交通网络[5]等等。 数学家和物理学家在考虑网络的时候，往往只关心节点之间有没有边相连，至于节点到底在什么位置，边是长还是短，是弯曲还是平直，有没有相交等等都是他们不在意的。在这里，我们把网络不依赖于节点的具体位置和边的具体形态就能表现出来的性质叫做网络的拓扑性质，相应的结构叫做网络的拓扑结构。那么，什么样的拓扑结构比较适合用来描述真实的系统呢？两百多年来，对这个问题的研究经历了三个阶段。在最初的一百多年里，科学家们认为真实系统各因素之间的关系可以用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网，它看起来像是格子体恤衫上的花纹；又或者最近邻环网，它总是会让你想到一群手牵着手围着篝火跳圆圈舞的姑娘。到了二十世纪五十年代末，数学家们想出了一种新的构造网

社会网络分析法

第十三章社会网络分析法 近几十年来社会网络分析法有了迅速的发展，它已被“泛应用到了社会学、政治学、人类学和社会政策研究等多个领域。本章我们将侧重介绍社会网络分析法的基本概念、历史、主要分析技术及其应用。 第一节社会网络分析的概念 一、什么是社会网络分析 网络指的是各种关联，而社会网络(social network)即可简单地称为社会关系所构成的结构。故从这一方面来说，社会网络代表着一种结构关系，它可反映行动者之间的社会关系。构成社会网络的主要要素有： 行动者(actor)：这里的行动者不但指具体的个人，还可指一个群体、公司或其他集体性的社会单位。每个行动者在网络中的位置被称为“结点(node)”。 关系纽带(relational tie)：行动者之间相互的关联即称关系纽带。人们之间的关系形式是多种多样的，如亲属关系、合作关系、交换关系、对抗关系等，这些都构成了不同的关系纽带。 二人组(dyad)：由两个行动者所构成的关系。这是社会网络的最简单或最基本的形式，是我们分析各种关系纽带的基础。 二人组(triad)：由三个行动者所构成的关系。 子群(subgroup)：指行动者之间的任何形式关系的子集。 群体(group)：其关系得到测量的所有行动者的集合。 社会网络分析是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。它又被称结构分析(structural analysis)，因为它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的社会关系的结构及其属性。 从这个意义上说，社会网络分析不仅是对关系或结构加以分析的一套技术，还是一种理论方法——结构分析思想。因为在社会网络分析学者看来，社会学所研究的对象就是社会结构，而这种结构即表现为行动者之间的关系模式。社会网络分析家B·韦尔曼(Barry Wellman)指出：“网络分析探究的是深层结构——隐藏在复杂的社会系统表面之下的一定的网络模式。”例如，网络分析者特别关注特定网络中的关联模式如何通过提供不同的机会或限制，从而影响到人们的行动。 韦尔曼指出，作为一种研究社会结构的基本方法，社会网络分析具有如下基本原理： 1．关系纽带经常是不对称地相互作用着的，在内容和强度上都有所不同。 2．关系纽带间接或直接地把网络成员连接在一起；故必须在更大的网络结构背景中对其加以分析。 3．社会纽带结构产生了非随机的网络，因而形成了网络群(network clusters)、网络界限和交叉关联。

社会网络分析方法在链接分析中的应用研究

社会网络分析方法在链接分析中的应用研究 互联网的快速发展，使其成为人们发布信息，获取信息的重要来源。网络链接包含了大量的信息，因此链接分析被图情领域的广大学者关注和研究。社会网络分析方法是研究链接网络的一种重要方法，在对链接网络的网络结构分析中有着不可替代的作用。论文从网络整体结构、节点结构以及子网络结构三个方面，归纳总结SNA测度在链接分析领域的应用，从而对社会网络分析在链接网络中的应用有整体的、全面的认识。 【Abstract】The rapid development of internet has made it become an important source for people to release information and obtain information. The web link contains a large amount of information，therefore，the link analysis is focused and studied by the majority of scholars in the field of library and information. The social network analysis method is an important method to study the link network，and it plays an irreplaceable role in the analysis of the network structure of the link network. This paper summarizes the application of SNA measurement in the field of link analysis from three aspects of the overall network structure，node structure and sub-network structure，so as to have an overall and comprehensive understanding of the application of social network analysis in the link network. 【關键词】社会网络分析方法；链接分析；SNA测度 1 引言 互联网发展迅速，互联网上每个页面都包含着各种各样的信息，页面与页面之间的链接关系更是包含了大量的、潜在的信息。链接是网络的显著特征，网站、网页以及网页上的任何信息都可以通过网络链接的方式与其他相关信息联系起来，是实现Web2.0平台上知识交流的重要方式和手段[1]。链接分析，即链接分析法，或称网络链接分析或超链分析，是以链接解析工具、统计分析软件等为工具，对链接数量、类型、链接集中与离散规律、共链现象等的分析，用于Web 网络中的信息挖掘及质量评价的一种方法[2]。 社会网络分析是用于描述和测量行动者之间关系或通过这些关系流动的各种有形或无形东西（如信息、资源等）的一种方法。社会网络研究的是节点以及节点之间各种各样的关系。从1996年开始，产生了很多社会网络分析在Web上的应用例子，通过链接簇或者核心节点标明网络中的核心资源。近几年，国内图情领域的学者运用社会网络分析方法研究博客、微博、企业以及网站之间的链接网络，来分析链接网络的结构特征，研究网络环境下的知识交流网络以及评价网站的竞争力、影响力等。在这些研究中，学者们用SNA测度对链接网络的整体网络结构特征、节点特征以及子网络结构特征等进行分析，从而对链接网络的结构，网站的地位与作用以及信息交流的规律与特征等有了更加全面和清晰的认识。本文从网络整体结构、节点结构以及子网络结构三个方面对SNA测度在链接分析领域的应用进行归纳和总结，以期对SNA测度在链接分析领域的应用有

社会网络分析方法(总结)

社会网络分析方法 SNA分析软件 ●第一类为自由可视化SNA 软件，共有Agna 等9 种软件，位于图1 的右上角，这类软件可以自 由下载使用，成本低，但一般这类软件的一个共同缺点是缺乏相应的如在线帮助等技术支持； ●第二类为商业可视化SNA 软件，如InFlow 等3种，这类软件大都有良好的技术支持；（3）第 三类为可视化SNA 软件，如KliqFinder 等4 种，这类软件一般都是商业软件，但他们都有可以通过下载试用版的软件，来使用其中的绝大部分功能 ●第四类为自由非可视化SNA 软件，如FATCAT 等7 种，这类软件的特点是免费使用，但对SNA 的分析结果以数据表等形式输出，不具有可视化分析结果的功能； ●第五类为商业非可视化SNA 软件，只有GRADAP 一种，该软件以图表分析为主，不具有可 视化的功能。在23 种SNA 软件中，有16 种SNA 软件，即近70%的SNA 软件，具有可视化功能。 SNA分析方法 使用SNA 软件进行社会网络分析时，一般需要按准备数据、数据处理和数据分析三个步骤进行。尽管因不同的SNA 软件的具体操作不同，但这三个步骤基本是一致的。 1.准备数据，建立关系矩阵 准备数据是指将使用问卷或其他调查方法，或直接从网络教学支撑平台自带的后台数据库中所获得的用于研究的关系数据，经过整理后按照规定格式形成关系矩阵，以备数据处理时使用。这个步骤也是SNA 分析的重要的基础性工作。SNA 中共有三种关系矩阵：邻接矩（AdjacencyMatrix）、发生阵（Incidence Matrix）和隶属关系矩阵（Affiliation Matrix）。邻接矩阵为正方阵，其行和列都代表完全相同的行动者，如果邻接矩阵的值为二值矩阵，则其中的“0”表示两个行动者之间没有关系，而“1”则表示两个行动者之间存在关系。然而我们

动态网络分析(DNA)

动态网络分析（DNA）介绍 介绍 动态网络分析是一个新的科学领域，综合了基于网络科学和网络理论的社会网络分析（SNA），链接分析（LA）和多Agent系统（MAS）研究。主要有两个方面的研究：1.动态网络（DNA）数据的统计分析；2.网络动态性的仿真。 在网络中，当你孤立了网络中的主角（关键节点）并不意味着整个网络就不稳定和不能做出反应了，这恰好是忽略了网络的动态性。比如“孤立”一个“主角”，而又有新的“主角”产生。我们需要理解动态网络的演化过程，并且我们在面对一个演化网络或信息的丢失必须对“孤立策略”进行评估，（重点是网络的动态性和信息的丢失）。DNA中Agent角色是通过其过程来考虑的而不是其位置，这就意味着Agent能通信，储存信息，学习。而且网络随Agents的改变而动态的改变。连接是个概率，网络的多颜色，多元始由一系列网络组合而成一个复杂网络，其中一个网络的改变都促进或限制其他网络的变化，经常导致错误的级联产生[1]。我们无法预测变化，但能快速探测变化的发生和对实时的变化做出一些推理；当研究无法预测网络行为，但能提供一种更精确探测到变化的发生和在什么时间将发生的方法，这也是很重要的[2]。 DNA的产生[1] 传统SNA关注小的、有边界的网络，在一种类型的节点（人）之间建立两三种链接，在一个时间点我们可能得到完整的信息。之后一些研究进行了扩展，研究大的网络，或两种类型的节点（人和事件），或者是无边界网络。动态网络分析中的网络在网络的复杂性，动态性，多状态性，多元性和多个层次上的不确定性不同于传统的社会网络。在SNA中节点是静态的，而在DNA模型中节点有学习的能力，属性随着时间而改变，节点不断适应；DNA考虑了网络演化的要素研究和在某种环境中可能发生哪些变化。在一定程度上DNA有点像定量分析，它同概率论相关，但是又不像定量分析，因为DNA中的节点具有主动学习的能力。 目前有一些关于SNA的前沿的研究都扩展动态分析和多颜色（multi-color）网络的领域，主要有三个方面：元矩阵；把关系作为一种概率；社会网络同认知科学和M-Agent系统的结合。这三个方面的发展导致了动态网络分析的出现。 元矩阵：Carley（2002）综合了姿势管理，行为研究和社会网络技术提出了元矩阵（meta-matrix）的概念，对实体和实体之间的关系的多颜色，多元的表示，元矩阵是PCANS （关注人，资源，任务）方法的扩展和泛化。 如下图：定义了10个内部链接网络，一个网络变化可能导致其他网络的变化；一个网络中关系暗示了另一个网络中的关系。基于元矩阵概念，提出新的指标能更好的捕捉到一个个体，任务或资源在组织中的整体重要性。如认知负荷指标。DNA中关键的问题是有哪些合适的指标来描述和对比动态网络。目前为止的研究是集中关注在测量利用元矩阵中更多的胞(cell).一系列的测量主要在描述网络的大小（节点数目），稠密度，连结分布性的同质性，节点改变的比率。

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介

六个主要的社会网络分析软件的比较UCINET简介 UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw 等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage 和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。 Pajek简介 Pajek 是一个特别为处理大数据集而设计的网络分析和可视化程序。Pajek可以同时处理多个网络，也可以处理二模网络和时间事件网络（时间事件网络包括了某一网络随时间的流逝而发生的网络的发展或进化）。Pajek提供了纵向网络分析的工具。数据文件中可以包含指示行动者在某一观察时刻的网络位置的时间标志，因而可以生成一系列交叉网络，可以对这些网络进行分析并考察网络的演化。不过这些分析是非统计性的；如果要对网络演化进行统计分析，需要使用StOCNET 软件的SIENA模块。Pajek可以分析多于一百万个节点的超大型网络。Pajek提供了多种数据输入方式，例如，可以从网络文件（扩展名NET）中引入ASCII格式的网络数据。网络文件中包含节点列表和弧/边（arcs/edges）列表，只需指定存在的联系即可，从而高效率地输入大型网络数据。图形功能是Pajek的强项，可以方便地调整图形以及指定图形所代表的含义。由于大型网络难于在一个视图中显示，因此Pajek会区分不同的网络亚结构分别予以可视化。每种数据类型在Pajek中都有自己的描述方法。Pajek提供的基于过程的分析方法包括探测结构平衡和聚集性（clusterability），分层分解和团块模型（结构、正则对等性）等。Pajek只包含少数基本的统计程序。 NetMiner 简介 NetMiner 是一个把社会网络分析和可视化探索技术结合在一起的软件工具。它允许使用者以可视化和交互的方式探查网络数据，以找出网络潜在的模式和结构。NetMiner采用了一种为把分析和可视化结合在一起而优化了的网络数据类型，包括三种类型的变量：邻接矩阵（称作层）、联系变量和行动者属性数据。与Pajek和NetDraw相似，NetMiner也具有高级的图形特性，尤其是几乎所有的结果都是以文本和图形两种方式呈递的。NetMiner提供的网络描述方法和基于过程的分析方法也较为丰富，统计方面则支持一些标准的统计过程：描述性统计、ANOVA、相关和回归。 STRUCTURE 简介 STRUCTURE 是一个命令驱动的DOS程序，需要在输入文件中包含数据管理和网络分析的命令。STRUCTURE支持五种网络分析类型中的网络模型：自主性（结构洞分析）、凝聚性（识别派系）、扩散性、对等性（结构或角色对等性分析和团块模型分析）和权力（网络中心与均质分析）。STRUCTURE提供的大多数分析功能是独具的，在其他分析软件中找不到。MultiNet简介 MultiNet 是一个适于分析大型和稀疏网络数据的程序。由于MultiNet是为大型网络的分析而专门设计的，因而像Pajek那样，数据输入也使用节点和联系列表，而非邻接矩阵。对于分析程序产生的几乎所有输出结果都可以以图形化方式展现。MultiNet可以计算degree, betweenness, closeness and components statistic，以及这些统计量的频数分布。通过MultiNet，可以使用几种本征空间（eigenspace）的方法来分析网络的结构。MultiNet包含四种统计技术：交叉表和卡方检验，ANOVA，相关和p*指数随机图模型。

复杂网络理论及其研究现状

复杂网络理论及其研究现状 复杂网络理论及其研究现状 【摘要】简单介绍了蓬勃发展的复杂网络研究新领域，特别是其中最具代表性的是随机网络、小世界网络和无尺度网络模型；从复杂网络的统计特性、复杂网络的演化模型及复杂网络在社会关系研究中的应用三个方面对其研究现状进行了阐述。 【关键词】复杂网络无标度小世界统计特性演化模型 一、引言 20世纪末，以互联网为代表的信息技术的迅速发展使人类社会步入了网络时代。从大型的电力网络到全球交通网络，从Internet 到WWW，从人类大脑神经到各种新陈代谢网络，从科研合作网络到国际贸易网络等，可以说，人类生活在一个充满着各种各样的复杂网络世界中。 在现实社会中，许多真实的系统都可以用网络的来表示。如万维网（WWW网路）可以看作是网页之间通过超级链接构成的网络；网络可以看成由不同的PC通过光缆或双绞线连接构成的网络；基因调控网络可以看作是不同的基因通过调控与被调控关系构成的网络；科学家合作网络可以看成是由不同科学家的合作关系构成的网络。复杂网络研究正渗透到数理科学、生物科学和工程科学等不同的领域，对复杂网络的定性与定量特征的科学理解，已成为网络时代研究中一个极其重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学”。 二、复杂网络的研究现状 复杂网络是近年来国内外学者研究的一个热点问题。传统的对网络的研究最早可以追溯到18世纪伟大数学家欧拉提出的著名的“Konigsberg七桥问题”。随后两百多年中，各国的数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。规则网络过于理想化而无法表示现实中网络的复杂性，在20世纪60年代由Erdos和Renyi（1960）提出了随机网络。进入20世纪90年代，人们发现现实世界中绝大多数的网络既不是完全规则，也不是完全随机

GIS空间分析原理与方法 网络分析

实验八、网络分析（道路网络分析） —xxxxxxx xxx 一、实验目的 通过对本实习的学习，应达到以下几个目的： (1)加深对网络分析基本原理、方法的认识； (2)熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法。 (3)结合实际、掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 软件准备：ArcMap, 要求有网络分析扩展模块的许可授权 数据准备： Shape文件创建网络数据集（高速公路：Highways, 主要街道：Major Streets, 公园：Parks，湖泊：Lakes，街道：Streets） Geodatabase网络数据集：NetworkAnalysis.mdb：包含：街道图层：Streets 仓库图层：Warehouses 商店图层：Stores 在ArcMap中加载启用NetWork Anylyst网络分析模块： 三、实验内容及步骤 3.1 最佳路径分析 3.1.1 数据准备 （1）双击ArcMap工程，或从ArcMap中打开工程EX8_1.mxd. （2）如果网络分析扩展模块（Network Analyst Extension）已经启用（参考实验准备中的步骤） （3）如果网络分析工具栏没有出现，则在工具栏显区点右键打开或执行菜单命令[View-视图]>>[Toolbars-工具栏],并点击［Network Analyst］以显示网络分析工具栏。

3.1.2 创建路径分析图层 在网络分析工具栏[ Network Analyst]上点击下拉菜单[Network Analyst],然后点击［New Route］菜单项.

3.1.3 添加停靠点 (1) 在网络分析窗口[Network Analyst Window]中点选Stops(0). (2). 在网络分析工具栏[Network Analyst]上点击“新建网络位置”[Create Network Location]工具。 (3) 在地图的街道网络图层的任意位置上点击以定义一个新的停靠点。 程序将在街道网络上自动的计算并得到一个距离给定位置最近的停靠点，已定义的停靠点会以特别的符号进行显示。停靠点会保持被选中的状态，除非它被明确地反选（Unselected）或者又新增了一个另外的停靠点。停靠点的所在的位置会同时显示一个数字“1”，数字表示经停的顺序。 （4）再添加4 个停靠点。新增加的停靠点的编号为2,3,4,5。经停的顺序可以在网络分析窗口[Network Analyst Window]中更改。第一个停靠点被认定为出发点，最后一个停靠点被认定为是目的地。

网络架构分析

目次前言.............................................................. . (2) 1 目的.............................................................. .. (3) 2 适用范围.............................................................. (3) 3 规范性引用文件.............................................................. (3) 4 术语和定义.............................................................. .. (3) 5 网络架构分 析 ............................................................. (3)

常见网络形式特点及应用.............................................................. (3) 网络架构搭建及网络拓扑形式.............................................................. .. (5) 6 文件更改状态.............................................................. . (11)

前言 一、弧焊电气科是本文件的归口管理部门，享有文件更改、修订、日常维护及最终解释权。 二、文件版本历史记录：无 三、本文件与上一版文件相比的主要变化点：无。 四、本文件自实施之日起，代替或废止的文件：无。

网络分析工具

1. TCPDump介绍 TcpDump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。tcpdump就是一种免费的网络分析工具，尤其其提供了源代码，公开了接口，因此具备很强的可扩展性，对于网络维护和入侵者都是非常有用的工具。tcpdump存在于基本的FreeBSD系统中，由于它需要将网络界面设置为混杂模式，普通用户不能正常执行，但具备root权限的用户可以直接执行它来获取网络上的信息。因此系统中存在网络分析工具主要不是对本机安全的威胁，而是对网络上的其他计算机的安全存在威胁。 我们用尽量简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffice on anetwork.，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。作为互联网上经典的的系统管理员必备工具，tcpdump以其强大的功能，灵活的截取策略，成为每个高级的系统管理员分析网络，排查问题等所必备的东西之一。tcpdump提供了源代码，公开了接口，因此具备很强的可扩展性，对于网络维护和入侵者都是非常有用的工具。tcpdump存在于基本的FreeBSD系统中，由于它需要将网络界面设置为混杂模式，普通用户不能正常执行，但具备root权限的用户可以直接执行它来获取网络上的信息。因此系统中存在网络分析工具主要不是对本机安全的威胁，而是对网络上的其他计算机的安全存在威胁。 2. TcpDump的使用 普通情况下，直接启动tcpdump将监视第一个网络界面上所有流过的数据包。 # tcpdump tcpdump: listening on fxp0 11:58:47.873028 https://www.wendangku.net/doc/0c10305510.html,bios-ns > https://www.wendangku.net/doc/0c10305510.html,bios-ns: udp 50 11:58:47.974331 0:10:7b:8:3a:56 > 1:80:c2:0:0:0 802.1d ui/C len=43 0000 0000 0080 0000 1007 cf08 0900 0000 0e80 0000 902b 4695 0980 8701 0014 0002 000f 0000 902b 4695 0008 00 11:58:48.373134 0:0:e8:5b:6d:85 > Broadcast sap e0 ui/C len=97 ffff 0060 0004 ffff ffff ffff ffff ffff 0452 ffff ffff 0000 e85b 6d85 4008 0002 0640 4d41 5354 4552 5f57 4542 0000 0000 0000 00tcpdump支持相当多的不同参数，如使用-i参数指定tcpdump监听的网络界面，这在计算机具有多个网络界面时非常有用，使用-c参数指定要监听的数据包数量，使用-w参数指定将监听到的数据包写入文件中保存，等等。 然而更复杂的tcpdump参数是用于过滤目的，这是因为网络中流量很大，如果不加分辨将所有的数据包都截留下来，数据量太大，反而不容易发现需要的数据包。使用这些参数定义的过滤规则可以截留特定的数据包，以缩小目标，才能更好的分析网络中存在的问题。tcpdump使用参数指定要监视数据包的类型、地址、端口等，根据具体的网络问题，充分利用这些过滤规则就能达到迅速定位故障的目的。请使用man tcpdump查看这些过滤规则的具体用法。

复杂网络的某些性质研究及其应用

复杂网络的某些性质研究及其应用 自从Watts,Strogatz 1998年发现真实网络的小世界特性以来,复杂网络融合了图论、工程数学、计算机理论、社会科学等学科的有关理论与成果,已成为了一门单独的学科。经过十多年的研究,科学家们已经发现了一些典型复杂网络模型如小世界网络模型、无标度网络模型、确定性小世界网络模型等,同时也发现了这些典型网络模型的一些主要特性。 本文围绕复杂网络的小世界现象,针对典型复杂网络模型重点研究了网络节点度序列长度特性、电阻距离特性及其应用;基于代数图论中的凯莱图（Cayley）模型在随机化加边后也同样具有复杂网络的小世界特性,论文结合无线传感器网络和数据中心网络的应用需求,同时研究了基于代数图论的具有小世界特性的复杂网络模型及应用。论文主要成果如下:（1）在肖文俊等人提出复杂网络度序列长度新特性的基础上,论文从理论上证明了具有扩展幂律分布、泊松分布、指数分布的复杂网络模型的度序列长度的新特性:即度序列长度l与 log₂N是同级别的结论,进一步完善了肖文俊等人的结论。 实验仿真结果及现实网络的数据验证了该结论的有效性。该结论从理论上解释了为什么现实世界的网络直径不大的问题,可以作为复杂网络的基本特性之一,同时论文提出了基于复杂网络的度序列长度的复杂网络模型。 针对复杂网络的搜索问题,论文完成了最短路径算法和最大度算法的仿真实验,结果表明在复杂网络中基于最大度的搜索算法相比基于最短路径的搜索算法更有效。（2）论文研究了复杂网络中的电阻距离特性及其在社团划分中应用的需求,提出了结合节点中心性指标与电阻距离的社团划分算法。 论文选择了节点度中心性、接近度指标、特征向量、聚类系数及最短路径等

网络链接分析的基本术语及其规范化

万方数据

万方数据

ＬＩＢＲＡＲＹＡＮＤＩＮＦＯＲＭＡＴｌ０ＮＳＥＲＶＩＣＥ 是文献本身，所以自引分析所考察的客体一般都是文献作者、学科领域、科技期刊等，自引实际上引用的是“同一作者，学科／期刊的不同文献”。而“自链”则没有这个限制，一个网络节点完全可以实现“真正的”自链。自链的动机也比文献自引复杂的多，它最主要的作用是将特定网络信息资源内部各独立元素组织成具有层次和逻辑关系的整体，例如，网站内的导航指针（ＮａｖｉｇａｔｉｏｎａｌＰｏｉｎｔｅｒ）对于一个网站来说就是这样一种典型的自链。一般认为，自链在探索和优化网络信息资源的内部结构及分布规律方面具有特殊的意义，但目前有关其理论意义和应用价值的研究还很少。 需要注意的是，“自链”是一个基于节点层次的概念，它只在确定节点层次的情况下才有意义。如图２Ｎ示，网页Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３都在网站Ｓ上，链接Ｌ１由Ｐｌ指向Ｐ２，链接Ｌ２由Ｐ２指向Ｐ３，链接Ｌ３是则由Ｐ３指向自身。在网站层次上看，Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３都是Ｓ的自链。而在网页层次上看，Ｌｌ、Ｌ２都不是自链，只有Ｐ３有一个自链Ｌ３。与“Ｓｅｌｆｌｉｎｋ”相似的一个英文术语是“Ｓｅｌｆ－Ｓｉｔａｔｉｏｎ”，这一术语是ＲｏｎａｌｄＲｏｕｓｓｅａｕｔＳ｝在１９９７年提出的，使用范围也相当广泛。但笔者认为它与“Ｓｉｔａｔｉｏｎ”一 图２自链示意 样，不适合作为标准术语，而选用“Ｓｅｌｆｌｉｎｋ”作为对应“自链”的标准英文术语最为合适。 与“白链”密切相关的两个常用术语是“内链（ＩｎｔｅｒｎａｌＬｉｎｋ）”和“外链（ＥｘｔｅｒｎａｌＬｉｎｋ）”。所谓“内链”，就是“来自内部的链接”，而“外链”就是“来自外部的链接”。他们同样是基于节点层次的概念。在图２中，Ｌ１是Ｐ２的外链，Ｌ２是Ｐ３的外链，Ｌ３则是Ｐ３的内链，Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３都是ｓ的内链。 依据以上定义，可以得到几个结论：①对于一个节点来说，它的自链既是入链又是出链；对于一个自链来说，它所在的节点既是链宿又是链源。②内链和外链都是站在“链宿节点”的视角来定义的，。内”和“外”两个语素描述的实际上是“链源节点”的位置。也就是说，无论“内链”还是“外链”都属于。入链（Ｉｎｌｉｎｋ）”。③内链都是自链，而外链都不是自链。有的学者据此认为，内链是自链的同义词，而外链是自链的反义词，但从①、②可以看出，这是错误的观点。有些学者将“ＥｘｔｅｒｎａｌＬｉｎｋ”看作是“Ｏｕｔｌｉｎｋ”的同义词，还有的学者认为。Ｉｎｌｉｎｋ”是。ＩｎｔｅｍａｌＬｉｎｋ”的缩写，这些观点都是错误的。 Ｖ０１．５ｌ，Ｎｏ．９，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ，２００７ ３．２．３链入（Ｌｉｎｋｅｄ）、链出（Ｌｉｎｋｉｎｇ）和同链入（Ｃｏｌｉｎｋｅｄ）、同链出（Ｃｏｌｉｎｋｉｎｇ）前面讨论的都是指称不同链接状态的静态名词术语，在网络链接分析中，‘还用到很多指称不同“链接行为”的“动词”术语。其中最基本的概念就是“链入”和“链出”。顾名思义，所谓“链人”，就是“有链接指向某个节点”；与“链入”相反的概念是“链出”，即“有链接从某个节点出发”。国外有些学者直接使用。Ｉｎｌｉｎｋ”、“Ｏｕｔｌｉｎｋ”、“Ｓｅｌｆｌｉｎｋ”作为指称链接行为的动词，并利用主动语态和被动语态来区分链接的方向阿。笔者认为，这种用法语义模糊，不适合作为标准术语，比如，“Ｉｎｌｉｎｋｅｄ”一词就十分令人费解。而且，汉语动词没有英语那样的主动语态和被动语态，需要加副词才能表达被动的意义，直译起来很困难，如译为“被内链”就显得不伦不类。因此，使用“链入”和“链出”作为指称链接行为的标准术语，对应的英文术语则使用“Ｌｉｎｋｅｄ”和。Ｌｉｎｋｉｎｇ”最为合适。 “同链入（Ｃｏｌｉｎｋｅｄ）”和“同链出（Ｃｏｌｉｎｋｉｎｇ）”。这两个概念来自于引文分析中的“同被引（Ｃｏｃｉｔａｔｉｏｎ）”和“耦合（Ｃｏｕｐｌｉｎｇ）”。“同链入”的含义是指两个链宿节点具有一个或多个来自相同链源节点的入链。“同链出”则是指两个链源节点具有指向一个或多个相同链源节点的出链。如图３所示，链接Ｌｌ、Ｌ２、”、Ｌ４分别从链源节点ｓ１、ｓ２指向链宿节点Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３。其中，Ｓｌ和ｓ２都有指向Ｄ２的出链，因此具有“同链出”的关系。Ｄｌ和Ｄ２都有来自Ｓ１的入链，因此具有“同链入”的关系。Ｄ２和Ｄ３都有来自Ｓ２的入链，也具有“同链入”的关系。节点之间的“同链入”和。同链出”关系可统称为“同链（Ｃｏ－Ｌｉｎｋ）”关系，都是指两个没有直接联系的网络节点依靠其它节点建立起来的关系，都能不同程度地反映节点之间的链接规律和结构形式。由此产生的“同链入分析”和。同链出分析”以及有关的聚类分析可应用于识别相关站点群落、网络信息检索，探讨网络知识结构、预测科学发展趋势等广泛的研究领域，是网络链接分析的重要组成部分，目前国外的学者已经开始进行这方面的研究工作。 链源节点ｓｌ链源节点Ｓ２ 图３同链入与同链出示意 与“同链入”和“同链出”有密切关系的英文术语有“Ｃｏ－Ｓｉｔａｔｉｏｎ”，“Ｃｏ—Ｏｕｔｌｉｎｋ”，“Ｃｏ—Ｉｎｌｉｎｋ”等。笔者认为，选用“Ｃｏｌｉｎｋｅｄ”和“Ｃｏｌｉｎｋｉｎｇ”作为对应“同链入”和“同链出”的标准英文术语最为合适。 ３．３网络链接的测度指标 在网络链接分析的基本步骤中，链接统计是一个关键环节。链接统计的结果往往通过各种各样的测度指标（Ｍｅａｓｕｒｅ 万方数据