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复杂网络的构建方法研究与实现目录内容摘要Abstract第一章绪论11.1本文的研究目的和意义11.2研究进展概述21.3本文主要研究内容2第二章复杂网络基本理论的分析与研究42.1复杂网络的现实状况42.2复杂网络的基本特征42.3复杂网络的统计特征62.4复杂网络的其它性质8第三章复杂网络模型研究与分析103.1复杂网络的分类103.2复杂网络的网络特征参数与性能指标及拓扑结构143.3复杂网络的几何性质14第四章复杂网络的物理特性分析164.1复杂网络的动力学研究164.2混沌同步164.3沙堆模型与自组织临界性17第五章复杂网络的应用分析185.1复杂网络的社会研究意义185.2复杂网络的科学研究作用18第六章用VC实现复杂网络206.1气象数据e00格式数据的读入与显示206.2气象站点复杂网络的构建226.3气象站点复杂网络特性的分析236.4实验系统的设计与开发25第七章总结与展望287.1本文的主要研究工作287.2存在的问题与今后的研究方向28参考文献致谢内容摘要近年来,学界关于复杂网络的研究正方兴未艾,特别是小世界网络和无标度网络的提出更是吸引了很多国内外一流的科学家来研究复杂网络。
本文谈论了复杂网络研究的意义、内容、复杂网络的统计特征、几何性质、拓扑结构、物理特性等相关的内容,并谈论了复杂网络研究对于社会、科学的巨大作用。
最后结合我国194个气象台站的GIS数据,采用VC编程方法构造了一个小规模的复杂网络,并计算该复杂网络的三个统计特征:度分布、聚集系数和最短路径,还讨论了将其它气象参数作为权值加入网络计算的用途。
关键词:复杂网络、度、聚集系数、最短路径、小世界网络、无标度网络、E00数据。
复杂网络演化与软件平台研究Research on Evolving and Software Platform of Complex Networks 模式识别与智能系统， 2011，硕士【摘要】复杂网络是一个新兴的跨学科研究领域,它描述了自然及社会中的一系列系统。
在过去的几年中,复杂网络的研究得到了迅速的发展,已经遍及各个学科领域,例如物理学,社会科学、生物学等等。
本文的工作可以分为三部分:第一部分介绍了复杂网络的发展历程及其在社会生活中重要意义,总结了复杂网络的基础理论知识。
第二部分介绍了几种无标度网络模型,通过仿真,给出了每种网络模型的度分布并且分析了各种网络模型中各个参数对网络演化的影响;在分析了这些无标度网络模型的基础上,联系现实世界中的网络,提出了一个改进的网络模型,该模型与以往的模型相比有以下三点改进:第一,网络内部在每个时间步有一个随机数目的连线被删除;第二,新加入的结点在选择旧结点进行择优连接时,不仅考虑了结点的度,还考虑了结点的权值,也称竞争力;第三,两节点只有在他们之间的直线距离小于某个给定值的时候才产生连线。
通过仿真给出改进网络模型的度分布,可以看到改进的网络模型同样具有无标度网络的特性。
本文的另一个研究工作放在第三部分,在这一部分里,以面向对象程序设计的思想在Visual C++编译环境下设计并实现了“复杂网络演化软件平台”,它既可以根据不同的输入参数... 更多还原【Abstract】 Complex network is a new interdisciplinaryresearch field, which describes a wide range of systems in nature and society. Over the past few years, the research on complex network has been developed rapidly and extended many science fields, such as physics, social science, biology, and so on.This paper can be divided into three sections. Section I introduces the development process of complex networks and its importance in social life, and then the basic theories of complex networks are summarize... 更多还原【关键词】复杂网络；无标度网络；小世界网络；拓扑结构；【Key words】Complex networks；Scale-free network；Small-world network；Topological structure；摘要 3-4Abstract 4第一章绪论 7-151.1 复杂网络的研究背景 71.2 复杂网络的研究内容 7-91.3 复杂网络的发展历程 9-111.3.1 七桥问题 9-101.3.2 随机图理论 101.3.3 小世界实验 10-111.3.4 复杂网络研究的新篇章 111.4 复杂网络的研究意义及应用 11-131.5 本文研究内容 13-15第二章复杂网络的基础理论 15-252.1 复杂网络的基本定义 15-182.1.1 平均路径长度 15-162.1.2 聚类系数 162.1.3 度与度分布 16-182.2 复杂网络的特性 18-192.2.1 小世界特性(small-world effect) 182.2.2 无标度特性(scale-free property) 18-19 2.3 复杂网络的基本模型 19-242.3.1 规则网络 19-202.3.2 随机网络 20-212.3.3 小世界网络 21-222.3.4 无标度网络 22-242.4 本章小结 24-25第三章无标度网络模型的扩展研究 25-393.1 BA 无标度网络模型 25-273.2 局域世界演化网络模型 27-293.3 考虑连接成本网络模型 29-313.4 组合演化网络模型 31-343.5 优胜劣汰网络模型 34-353.6 改进无标度网络模型 35-383.6.1 含权网络的意义 35-363.6.2 改进无标度网络的构造算法 363.6.3 改进无标度网络的仿真数据分析 36-38 3.6.4 改进无标度网络的研究意义 383.7 本章小结 38-39第四章复杂网络演化软件平台 39-674.1 面向对象的有关概念 39-414.2 复杂网络演化软件平台的设计 41-434.2.1 软件系统的建模 41-434.2.2 软件系统实现的功能 434.3 复杂网络演化软件平台运行效果 43-664.3.1 规则网络子菜单 44-464.3.2 随机网络子菜单 46-514.3.3 小世界网络子菜单 51-564.3.4 无标度网络子菜单 56-664.4 本章小结 66-67第五章结论与展望 67-69致谢 69-71参考文献。
第１章绪论１．１复杂网络研究背景及其发展１．１．１引言２０世纪科学的发展揭示出某些简单系统会展现复杂行为，如混沌现象等。
这时人们所看到的是用迭代过程和微分方程描述的简单系统，但由于非线性关系而许多系统展现出复杂行为。
世纪之交，人们广泛观察到大量复杂系统也可以由某些简单规则自组织演化而形成。
研究这种规则的工具之一就是网络。
网络是由一些基本单元（通常我们称之为节点或顶点）和它们之间的连接（通常我们称之为边或连接）所组成。
网络的复杂性来自于网络的结构复杂性、连接复杂性、演化复杂性、时空复杂性等各个方面１１１。
复杂网络描述着各种各样的有着高技术及高智能重要性的系统。
例如，细胞就被完美地描述为通过化学反应连接化学物的复杂网络；国际互联网就被描述为通过各种物理的或无线的连接把路由器和计算机连接在一起的复杂网络；奇想和理念或者友谊在社会网络上传播，其节点就是人类，边就表示各种社会关系或友谊关系：万维网是一个网页通过超链接来连接的巨大的虚拟网络。
ａ）一个淡水湖中各种种群间的食物链网络；ｂ）～个科学研究所中科学家合作网络；ｃ）人们之间的性接触网络闭图卜１三个复杂网络的例子路径也很大。
当节点数Ⅳ寸００时，平均路径长也趋于无穷大。
所以最邻近网络不具有小世界性。
在全局耦合网络中，所有节点都和其他节点相连，网络的集聚系数为ｌ。
在一个具有Ⅳ个节点的全局耦合网络中共有Ｎ（Ｎ一１）／２条边。
但是实际网络中边是比较稀疏的，一般网络具有边的数目是Ⅳ的量级而不是Ⅳ２的量级。
下图１．２中，左图为美国高速公路网，其中节点为城市，边为连接它们的高速公路，接点度服从泊松分布：右图为航空线路网络，节点为机场，边为航线，节点度服从幂律分布㈣。
ｐ口ｈ‘●＾Ｄｈ—ｘ■‘啪Ｐ■—●ＬｊＩ■乜蕾ｈ毛ｄｉ自ｎ图１．２左图为美国高速公路网，右图为航空线路网络随机网络模型是４０多年前由Ｅｒｄｏｓ和Ｒｅｎｙｉ提出。
假设网络中有Ⅳ个节点，我们以概率Ｐ来连接一对随机选定的节点。
面向复杂网络的异构网络表示学习综述颜铭江，董一鸿，苏江军，陈华辉，钱江波（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波 315211）摘 要：异构信息网络包含丰富的节点信息和链接信息，具有复杂异质性、高稀疏性、属性高维性等特性，这些特性给网络表示学习任务带来了巨大的挑战。
异构网络表示学习通过在嵌入过程中将多样化的异质信息和结构信息进行有效融合，学习得到更有利于下游机器学习任务的低维特征向量。
从异构网络表示学习方法的研究粒度出发，对近年的研究现状进行了比较全面的分析和讨论。
首先探讨网络表示学习的产生动机，阐述了近年的异构网络表示学习的研究历程；然后对具有代表性的算法模型进行分类讨论，归纳其主要的研究内容和所使用的嵌入技巧。
最后给出了未来工作中异构网络表示学习可能的研究方向和比较有价值的研究内容。
关键字：网络表示学习；异构信息网络；图嵌入；图神经网络；异质信息中图分类号：TP391文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−0801.2021013A survey of heterogeneous network representationlearning for complex networksYAN Mingjiang, DONG Yihong, SU Jiangjun, CHEN Huahui, QIAN JiangboFaculty of Electrical Engineering and Computer Science, Ningbo University, Ningbo 315211, China Abstract: Heterogeneous information networks contain rich information about node and link, and have some charac-teristics, such as complex heterogeneity, high sparsity, high-dimensionality of attributes, etc, which brings huge chal-lenges to network representation learning tasks. The heterogeneous network representation learning learns low-dimensional feature vectors that are more conducive to downstream machine learning tasks by effectively inte-grating diverse heterogeneous information and structural information in the embedding process. It conducts a rela-tively comprehensive analysis and discussion of the research status in recent years, starting from the research granu-larity of the heterogeneous network representation learning method. Firstly, the motivation of network representation learning and the research history of heterogeneous information network representation learning in recent years was discussed. Then some representative algorithm models were classified, followed by the summary of their main re-search contents and embedding skills. Finally, some possible directions and valuable contents of heterogeneous in-收稿日期：2020−04−26；修回日期：2020−12−10通信作者：董一鸿，******************.cn基金项目：浙江省自然科学基金资助项目（No.LY20F020009，No.LZ20F020001）；国家自然科学基金资助项目（No.61572266）；宁波市自然科学基金资助项目（No.202003N4086）Foundation Items: The Natural Science Foundation of Zhejiang Province (No.LY20F020009, No.LZ20F020001), The National NaturalScience Foundation of China (No.61572266), Ningbo Natural Science Foundation (No.202003N4086)综述·2·formation network representation learning research in future work were listed.Key words: network representation learning, heterogeneous information network, graph embedding, graph neural network, heterogeneous information1 引言互联网基础建设的快速发展使各种线下信息数字化，导致可利用信息呈爆炸式增长。
