复杂网络
社会网络
人物关系网
生物网
食物链网 神经网络
信息网络
WWW网 网
技术网络
电话网
交通运输网
公路网
航空网
河流网
复杂网络
复杂网络（ 复杂网络（Complex Network ）： 钱学森给出了复杂网络的一个较严格的 钱学森给出了复杂网络的一个较严格的 定义：具有自组织、自相似、吸引子、 定义：具有自组织、自相似、吸引子、小 世界、 世界、无标度中部分或全部性质的网络称 为复杂网络
这两个人要经过几个人建立关系？ 这两个人要经过几个人建立关系？ S. Milgram, The small world problem, Psychology Today, May 1967, 60-67.
Milgram小世界实验
MA
NE
– 在波士顿的一个单 一的“目标” 一的“目标” – 在波士顿和奥马哈 内布拉斯加州） （内布拉斯加州） 个最初的“ 的300个最初的“发 个最初的 件人” 件人” – 每个“发件人”把 每个“发件人” 数据包发给离“ 数据包发给离“目 标”最近的朋友 – 平均而言，到达目 平均而言， 标那儿要经过几个 人？ – 答案 6! 答案:
Small-World Networks
1998年瓦兹 瓦兹（Duncan Watts）和史楚盖兹 史楚盖兹 瓦兹 （Steven Strogatz）把某一种小世界网络归类为 随机图的一个模式。他们注意到图可以按两个独 立的结构特性而分类，就是群聚系数 群聚系数（clustering 群聚系数 coefficient）和结点间距平均值 结点间距平均值，后者又称为最短 结点间距平均值 最短 路径长度平均值。纯粹的随机图会展现很小的最 路径长度平均值 短路径长度平均值，但同时也会有着很小的群聚 系数。可是瓦兹和史楚盖兹算出事实上真实世界 的网络虽然有很小的最短路径长度平均值，但却 也有着比随机网络高出相当多的群聚系数。于是 瓦兹和史楚盖兹提出了一种新的图模式，一般就 称作瓦兹－－史楚盖兹模式，就是有 （一）很小的最短路径长度平均值 （二）J. Watts D. 很大的群聚系数的小世界网络 S. H. Strogatz
复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。 复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。
4）动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系 统，例如节点状态随时间发生复杂变化。 5）节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事 物，例如，人际关系构成的复杂网络节点代表单 独个体，万维网组成的复杂网络节点可以表示不 同网页。 6）多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响， 导致更为难以预料的结果。例如，设计一个电力 供应网络需要考虑此网络的进化过程，其进化过 程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进 行能量传输时，他们之间的连接权重会随之增加， 通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能
小世界网络
在数学、物理学和社会学中，小世界网络是一种 数学之图的类型，在这种图中大部份的结点不与 彼此邻接，但大部份结点可以从任一其他点经少 数几步就可到达。若将一个小世界网络中的点代 表一个人，而连结线代表人与人认识，则这小世 界网络可以反映陌生人由彼此共同认的人而连结 的小世界现象。 许多经验中的图可以由小世界网络来作为模型。 社会网络、互联网 基因网络都呈现小世界网络 互联网和基因网络 社会网络 互联网 基因网络 的特征。
复杂网络
不同领域的真实网络
社会网：演员合作网，友谊网， • 社会网：演员合作网，友谊网，姻亲关系 科研合作网， 网，科研合作网，Email网 网 • 生物网：食物链网，神经网，新陈代谢网， 生物网：食物链网，神经网，新陈代谢网， 蛋白质网， 蛋白质网，基因网络 • 信息网络：WWW，专利使用，论文引用， 信息网络：WWW，专利使用，论文引用， 计算机共享 • 技术网络：电线网，铁路网，公路网， 交通运输网：航线网，铁路网，公路网， 自然河流网
无标度网络（Scale - free network）
现实世界的网络大部分都 不是随机网络，少数的节点 往往拥有大量的连接，而大 部分节点却很少，一般而言 他们符合zipf（其普夫）定律， (也就是80/20马太定律)。人 们给具有这种性质的网络起 了一个特别的名字——无标 度网络。这里的无标度是指 网络缺乏一个特征度值（或 平均度值），即节点度值的 波动范围相当大。
无标度网络（Scale - free network）
• 按生长方式定义：如果网络的每个节点的 连接数与此节点产生新连接的概率成增函 数关系，这个网络就叫无尺度网络。 • 按分布定义：如果网络中有一定数量的连 接的节点数与此连接数量成减函数，这个 网络就叫无尺度网络。
Milgram小世界实验
Question：随机抽取两个美国人， 随机抽取两个美国人，
著名的发现“六度分离”
你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过 五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识 任何一个陌生人。 根据这个理论，你和世界上的任何一个人之间 只隔着五个人，不管对方在哪个国家，属哪类人 种，是哪种肤色。 那么六度分离理论能给我们带来什么？ 那么六度分离理论能给我们带来什么？首先， SNS网站的发展是与其密不可分的。其次，它告 诉我们每一个人要充分相信和利用自己的人脉。 因为，只需要小小的六步，它可以让你认识这个 地球的每一个人。
复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。
1）结构复杂，表现在节点数目巨大，网络结构呈现多种 不同特征。 2）网络进化：表现在节点或连接的产生与消失。例如 world-widenetwork，网页或链接随时可能出现或断开， 导致网络结构不断发生变化。 3）连接多样性：节点之间的连接权重存在诧异，且有可 能存在方向性。
网络科学中的复杂网络研究
网络科学中的复杂网络研究随着互联网技术的不断发展，人们的生活方式和工作方式也在发生着巨大的变化。
同时，人们对于互联网的极度依赖也使得网络科学变得越来越重要。
网络科学是一门研究网络结构、行为和演化的学科，其中复杂网络研究是网络科学中的重要方向之一。
本文将探讨网络科学中的复杂网络研究。
一、复杂网络的定义复杂网络是指由大量节点（node）和连接（link）构成的一种网络结构。
在复杂网络中，节点可以代表不同的事物，如人、公司、物品等，而连接则代表节点之间的关系，如交互、联系、传递等。
复杂网络的结构往往是非常复杂的，节点和连接数量很大，而且连接关系存在着很多的变化和不确定性。
二、复杂网络的特征复杂网络具有许多独特的特征，其中比较重要的特征包括：1.小世界性：复杂网络的节点之间往往会形成一些短路径，这些短路径将整个网络连接在了一起。
这种现象称为小世界性。
小世界性意味着网络的信息传递能力很强。
2.无标度性：复杂网络中的节点往往分布不均匀，只有少数节点连接了大量的其他节点，而大多数节点只连接了少量的节点。
这种现象称为无标度性。
无标度性意味着网络的节点之间存在着重要的枢纽节点。
3.聚集性：复杂网络中的节点往往呈现出聚集集中的现象，这些节点之间存在着很多的三角形连接关系。
这种现象称为聚集性。
聚集性意味着网络的节点之间存在着很多的社区结构。
三、复杂网络的研究方法复杂网络的研究方法主要包括两类，一类是基于统计物理学的方法，另一类是基于图论的方法。
基于统计物理学的方法通常用于描述网络中的相变现象，如网络的阈值、相等温转变等。
而基于图论的方法通常用于描述网络中节点之间的联系和关系，如节点之间的距离、聚集系数等。
四、复杂网络的应用复杂网络的应用非常广泛，其中比较重要的应用包括：1.社交网络分析：通过对社交网络进行复杂网络分析，可以深入了解社交网络中的节点之间的关系、信息传播和社区结构等。
2.互联网搜索引擎：搜索引擎可以通过对互联网进行复杂网络分析，提高搜索的效果和精度。
数学中的复杂网络
数学中的复杂网络在数学领域中，复杂网络是指由大量节点和连接它们的边组成的网络结构。
这些节点和边的关系可以用数学模型来描述和分析，从而揭示网络的特性和行为。
复杂网络广泛应用于各个领域，如社交网络、生物网络、物流网络等。
它们的研究对于了解和解决实际问题具有重要意义。
一、复杂网络的定义和组成1. 节点：复杂网络的节点代表网络中的个体、物体或者事件等，可以是人、动物、物品等。
节点是网络的基本单位，每个节点可以有自己的属性和特征。
2. 边：复杂网络的边代表节点之间的连接关系，可以是直接或间接的连接。
边可以是有向或无向的，代表了节点之间的关系强度和方向性。
3. 度：节点的度是指与该节点相连接的边的数量。
节点的度可以衡量它在网络中的重要性和影响力，具有重要的拓扑属性。
二、复杂网络的特性和行为1. 小世界性：复杂网络具有小世界性质，即任意两个节点之间的平均路径长度较短。
这意味着网络中的节点之间可以通过较短的路径进行传递信息和交流。
2. 无标度性：复杂网络的节点度分布呈幂律分布，即只有少数节点具有非常高的度。
这些高度连接的节点被称为“关键节点”，对网络的鲁棒性和稳定性起到重要作用。
3. 聚类性：复杂网络中存在着节点的聚类现象，即相互连接的节点倾向于形成集群或社区。
这些聚类结构可以揭示网络中节点之间的相似性和密切关系。
4. 随机性：复杂网络中节点和边的连接关系具有一定的随机性，这导致了网络的不确定性和复杂性。
对随机网络的建模和分析有助于理解和预测现实世界中的复杂系统。
三、复杂网络的应用1. 社交网络：复杂网络理论被广泛应用于社交网络的研究中。
通过对社交网络的节点和边进行分析，可以揭示出个人之间的联系和社交群体的结构，对信息传播、社会动态等方面具有重要影响。
2. 生物网络：复杂网络在生物学领域有着广泛的应用。
生物网络可以表示蛋白质相互作用、基因调控等生物系统中的网络结构。
通过研究和模拟生物网络，可以洞察生物系统的功能和演化规律。
复杂网络基础理论
无标度网络
定义：无标度网络是指节点的度分布遵循幂律分布的网络即少数节点拥有大量连接大部分节点 只有少数连接。
特性：无标度网络具有高度的异质性其结构可以抵抗随机攻击但容易受到定向攻击。
构建方法：无标度网络的构建通常采用优先连接机制即新节点更倾向于与已经具有大量连接的 节点相连。
应用场景：无标度网络在现实世界中广泛存在如社交网络、互联网、蛋白质相互作用网络等。
07
复杂网络的未来研究方向和挑战
跨领域交叉研究
复杂网络与计算机 科学的交叉：研究 网络算法、网络安 全和网络流量控制 等。
复杂网络与生物学 的交叉：研究生物 系统的网络结构和 功能如蛋白质相互 作用网络和基因调 控网络等。
复杂网络与物理学 的交叉：研究网络 的拓扑结构和动力 学行为如复杂系统 、自组织系统和非 线性系统等。
复杂网络的演化过程中节点和边 的动态变化会导致网络的拓扑结 构和性质发生改变。
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复杂网络具有非线性和自组织的 特性能够涌现出复杂的结构和行 为。
复杂网络在现实世界中广泛存在 如社交网络、生物网络、交通网 络等。
复杂网络的特征
节点数量巨大且具有自组织、 自相似、小世界等特性
03
复杂网络的基本理论
网络拓扑结构
节点：复杂网络中的基本单元
连通性：网络中节点之间是否存 在路径
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边：连接节点的线段表示节点之 间的关系
聚类系数：衡量网络中节点聚类 的程度
网络演化模型
节点增长模型：节点按照一定概 率在网络中加入形成无标度网络
节点属性演化模型：节点属性随 时间发生变化影响网络的演化
网络科学中的复杂网络理论
网络科学中的复杂网络理论网络科学是一门涵盖计算机科学、数学、物理学等多个学科的交叉学科，其研究的对象是网络，包括社交网络、物流网络、电力网络、金融网络等。
在网络科学的研究中，复杂网络理论是一个重要的分支，它能够帮助我们理解网络的特性和行为。
本文将从复杂网络的概念、网络拓扑结构、网络动力学、网络优化等方面介绍复杂网络理论。
一、复杂网络的概念复杂网络是由许多节点和边组成的网络，节点和边之间的关系可以是同性的或异性的，也可以是有向的或无向的。
复杂网络中的节点可以是人、公司、电力系统中的发电站等，边可以表示这些节点之间的联系，如社交网络中的朋友关系、电力系统中的输电线路等。
由于网络中的节点和边是多种多样的，所以复杂网络具有超过简单网络的复杂性和多样性。
复杂网络理论研究的是网络的结构和行为，通过分析网络节点和边之间的关系，可以揭示网络中的规律和特性。
复杂网络理论已被应用于许多领域，如社交网络分析、流行病模型、交通优化、生物信息学等。
二、网络拓扑结构网络的拓扑结构是指节点和边之间关系的模式，包括邻接矩阵、度分布、聚类系数、路径长度等几个方面。
1. 邻接矩阵邻接矩阵是一个方阵，其中的行和列分别对应网络的节点，矩阵中的元素为1表示对应节点之间有一条边，为0则表示没有边相连。
邻接矩阵是表示网络拓扑结构最简单的方式，但对于大规模网络，其密集的矩阵往往需要大量的存储空间，使得计算和分析变得困难。
2. 度分布节点的度是指该节点连接的边数。
度分布是一个度数与节点数量或概率的关系图，可以揭示网络节点之间关系的多样性。
常见的度分布包括泊松分布、幂律分布等。
幂律分布是指在一个网络中存在很少的高度连接的节点，多数节点的度数较低，这称为“无标度网络”。
无标度网络中的少数节点有着重要的作用，称为“超级节点”，它们是网络中的枢纽或关键节点。
3. 聚类系数聚类系数是指一个节点的邻居之间相互之间已经连接的比例。
聚类系数越高表示该节点的邻居之间越紧密。
复杂网络与社交网络分析
复杂网络与社交网络分析一、复杂网络的概念和基本模型复杂网络是一种由许多节点和连接它们的边组成的网络，具有复杂的拓扑结构和动态行为。
在真实世界中，很多现象都可以用复杂网络来描述，例如社交网络、交通网、电力网等。
复杂网络分析是研究这些网络的结构、性质和演化规律的学科。
常见的复杂网络模型包括随机网络、小世界网络和无标度网络等。
随机网络是指节点之间的连接具有随机性，节点度数呈现正态分布。
小世界网络是在随机网络的基础上增加一些具有长程联系的节点，从而使得网络具有短路径和聚类性质。
无标度网络则是由一些具有非常大度数的节点（称为“中心节点”）和大量度数较小的节点（称为“外围节点”）组成，呈现“无标度性”。
二、复杂网络的度分布和聚类性质度分布是指网络中节点度数的概率分布函数，是描述网络拓扑结构的重要指标之一。
在随机网络中，节点度数呈现正态分布，但在其他类型的网络中，度分布往往呈现幂律分布。
幂律分布的特点是存在少数节点（通常为中心节点）的度数非常大，而大部分节点的度数非常小。
聚类性质是指网络中节点之间的联系程度，可以通过聚类系数来描述。
聚类系数指节点的邻居之间的连接占最大可能连接数的比例。
在随机网络中，聚类系数比较低，但在小世界网络中，聚类系数较高。
三、社交网络的结构和特点社交网络是指由一组人以及它们之间的社会关系构成的网络。
社交网络可以分为在线社交网络和离线社交网络，其中在线社交网络包括Facebook、微信等，离线社交网络则包括学校、家庭、组织等。
社交网络的结构和特点与复杂网络有很大的联系。
在社交网络中，节点代表人员，边则代表人员之间的关系，例如朋友、家庭成员、同事等。
社交网络可分为稠密网络和稀疏网络两类。
稠密网络的特点是节点之间联系紧密，而稀疏网络则相对分散。
此外，社交网络还具有小世界和无标度等特点。
四、社交网络的行为和演化规律社交网络中的行为和演化规律是指人们在社交网络中的行为方式以及社交网络本身的演化规律。
复杂网络
表现
复杂网络复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。其复杂性的主要表现以下几个方面：
1）结构复杂的主要表现为节点数目巨大，网络结构呈现多种不同特征。
2）网络进化的主要表现为节点或连接的产生与消失。例如world-wide network，网页或链接随时可能出现 或断开，导致网络结构不断发生变化。
复杂网络
具有自组织、自相似或全部性质的网络
01 概念
03 内容 05 研究方向
目录
02 表现 04 特性
复杂网络（Complex Network），是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的 网络。特征：小世界、集群即集聚程度的概念、幂律的度分布概念。
概念
复杂网络钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部 分或全部性质的网络称为复杂网络。
第二，集群即集聚程度(clustering coefficient)的概念。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈， 其中每个成员都认识其他成员。集聚程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。连通集团概念 反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的 相互关系。
3）连接样性：节点之间的连接权重存在差异，且有可能存在方向性。
4）动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状态随时间发生复杂变化。
5）节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事物，例如，人际关系构成的复杂网络节点代表单独个体， 万维网组成的复杂网络节点可以表示不同网页。
6）多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致更为难以预料的结果。例如，设计一个电力供应网络 需要考虑此网络的进化过程，其进化过程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进行能量传输时，他们之间 的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能。
复杂网络的性质及研究进展
复杂网络的性质及研究进展随着互联网技术的进步，现代社会中出现了大量复杂网络。
复杂网络是一类由大量节点和连接构成的复杂结构，如社交网络、互联网、物流网络等。
复杂网络中的节点可以是人、机器、城市、物品等，节点间的连接可以是关系、交易、信息传递等。
复杂网络的性质及研究进展成为当前网络科学热门话题。
一、复杂网络的性质复杂网络具有许多独特的性质。
其中最著名的是小世界现象和无尺度性。
小世界现象指的是在相对较少的步数内，两个节点间可以通过少量的中间节点相互连接。
这个现象源于节点个数巨大的复杂网络中所存在的“短路”现象。
无尺度性则指的是复杂网络中存在少数节点拥有极高的度数，这些度数相对较低的节点则占据大多数。
这个现象发生的原因是特定节点的度数与网络结构有关，而网络结构可以不断扩大，使得度数与网络尺寸成幂律分布。
另外，复杂网络还具有同配性和社团结构这些特征。
同配性指的是节点之间存在相似的连接方式。
也就是说，度数大的节点会与度数大的节点相连，而度数小的节点会与度数小的节点相连。
在社交网络中，身份地位相近的人之间也会有相似的交际方式。
社团结构则指的是节点在网络中的归属群体。
网络社团结构不仅有助于分析节点间的关系，而且有助于我们更好地理解复杂网络的拓扑性质。
二、复杂网络研究进展近年来，复杂网络的研究取得了非常显著的进展。
1. 复杂网络模型为了更好地研究复杂网络，科学家提出了一些复杂网络模型。
比较常用的模型有随机图模型、小世界模型、无尺度网络模型等。
这些模型的提出极大地推动了复杂网络的研究，使得我们能够更加深入地理解复杂网络的性质和演化规律。
2. 复杂网络在社会与生命科学中的应用复杂网络不仅被广泛应用于计算机科学领域，而且在社会网络与生命科学领域也有着广泛的应用。
例如，社交网络分析被广泛应用于研究社交关系、信息传播和个人信任等问题；基因调控网络分析被应用于研究生物调控机制和疾病发生机理等重要问题。
复杂网络为社会与生命科学领域的研究提供了一个全新的视角，使得我们能够更加全面地了解问题背后的本质。
复杂网络的名词解释
复杂网络的名词解释随着互联网的迅猛发展，我们的世界正变得越来越复杂。
在数字时代，网络已经成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，网络的本质是什么，它是如何运作的？这些问题引发了学者们对复杂网络的研究和解释。
复杂网络是网络科学中的一个重要概念，用来描述由许多相互连接的节点组成的系统。
在复杂网络中，节点可以表示个体、物体或者观察对象，而边则表示节点之间的连接或关系。
这些连接可以是社交媒体中的关注关系，互联网中的网页链接，或者是生物体内蛋白质之间的相互作用。
复杂网络的一个显著特征是其非均匀分布的拓扑结构。
相比于简单网络，如正则网络或随机网络，复杂网络的拓扑结构更加复杂多样。
大规模复杂网络常常呈现出具有高度聚集性和短平均路径长度的特点。
也就是说，网络中的节点倾向于组成局部紧密相连的群组，而通过少数边连接的节点之间的距离则很短。
在复杂网络中，节点的连接方式和模式对网络的功能和行为起着决定性的影响。
例如，一些节点连接非常多的其他节点，被称为“中心节点”或“关键节点”，它们在信息传播、网络稳定性和攻击扩散等方面起到至关重要的作用。
此外，复杂网络还具有小世界特性，即任何两个节点之间可以通过少量的中间节点快速建立联系。
这种性质使得复杂网络具有高效的信息传递能力和鲁棒性。
研究复杂网络有助于我们更好地理解和解释真实世界中许多复杂系统的行为。
它在社会学、生物学、物理学、经济学以及信息科学等领域中都有广泛的应用。
例如，在社交网络中，可以利用复杂网络的分析方法来揭示人们之间的社会关系、信息传播的路径和影响力；在生物网络中，通过研究蛋白质相互作用网络可以了解生命体系中蛋白质调控的机制和疾病的发生；在经济学中，分析金融市场网络可以评估系统的脆弱性和风险传播。
此外，复杂网络的研究不仅限于静态结构的探索，还包括网络动力学的研究。
网络动力学研究网络中节点的状态或行为随时间变化的规律。
例如，在传染病传播的研究中，网络动力学的分析可以帮助我们理解疾病传播的机制和采取相应的干预措施。
复杂网络简要介绍
复杂网络简要介绍复杂网络是一种用于描述复杂系统中各种元素（节点）之间相互关系和连接模式的数学和图论模型。
复杂网络的研究领域涵盖了多种学科，包括物理学、计算机科学、社会学、生物学等，它们用于分析和理解各种真实世界复杂系统，如社交网络、生物网络、大气环流系统、互联网、蛋白质相互作用网络等。
复杂网络的特征和性质通常包括以下几个方面：节点和边：复杂网络由一组节点（或顶点）和连接这些节点的边（或链接）组成。
节点代表系统中的个体、元素或实体，边表示节点之间的相互关系、连接或交互。
度分布：复杂网络中的节点通常具有不同数量的连接，这被称为节点的度。
度分布描述了网络中不同节点的度数分布模式，例如是否存在高度连接的节点（所谓的“中心节点”）。
小世界性质：复杂网络中的节点通常以较短的路径相互连接，这被称为“小世界性质”，研究表明即使在大型网络中，节点之间的通信路径也相对较短。
社区结构：复杂网络中的节点通常会自发地形成一些具有内部紧密连接的子群，被称为社区。
社区结构有助于理解网络中的模块化和集团性质。
无标度性：复杂网络的度分布通常呈现无标度性质，这意味着只有少数节点具有极高的度数，而大多数节点具有较低的度数。
自组织性：复杂网络通常表现出自组织性，即它们的全局结构和性质是由局部节点之间的局部规则和相互作用自发形成的。
鲁棒性：复杂网络通常具有一定的鲁棒性，即它们能够在一定程度上抵抗节点故障或攻击而保持功能完整性。
复杂网络的研究旨在揭示各种系统之间的共性和特殊性质，并通过网络模型和分析方法来探讨这些系统的结构、功能和演化。
这种研究对于理解真实世界中的复杂系统行为、信息传播、社交动态、生物互动等方面具有广泛的应用。
2。
复杂网络概述
大家好
26
三、复杂网络的结构模型
小世界网络
大家好
27
三、复杂网络的结构模型
小世界网络
C(p) : 平均聚集系数 L(p) : 平均最短路径
大家好
28
• 算法来源
PageRank算法
通过人工进行网页 分类并整理出高质 量的网站
计算用户查询关键 词与网页内容的相 关程度来返回搜索 结果
大家好
29
大家好
34
作战体系节点重要性分析
机械化战争时代, 在通信手段和 指挥控制手段受限的情况下, 作 战体系, 形成了一种树状结构。
随着指挥信息系统的功能越来越
强，作战体系任何两个节点之间
均可以根据需要建立联系，逐步
形成网络化结构。
大家好
35
作战体系节点重要性分析
•作战体系结构的网络描述
依据复杂网络理论, 可以定义作战 体系由节点集合 V 和 边 集 合 E 组 成 的 图 G = (V , E) 。其中, V = {v1,v2 ,…,vn}, 代表组成作 战体系的指挥控制节点、预警侦察 节点（包括战场态势信息源节点和 目标信息源节点）、攻防交战节点 等； E ={e1,e2 ,…,em}, 代表节点之间信息传递关系。
） 目
（3 K 4(K
2） 1)
Lnc（ N1/2） Nm /122m/k2 Nk
一般情况下, 聚集系数较大, 平均最短路径较长。
最近邻耦合网络
大家好
24
三、复杂网络的结构模型
随机网络
（1）初始化: 给定N个节点以及连边概 率p
（2）随机连边:
①选择一对没有边相连的不同的节点。
②生成一个随机数r