復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析精選(九篇)
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第1篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
【關(guān)鍵詞】 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；中藥復(fù)方配伍；核心處方配伍結(jié)構(gòu)
方劑是中醫(yī)臨床治療疾病的主要手段，是在辨證、立法的基礎(chǔ)上選藥配伍而成的。在辨證確定病機和通過立法確定遣藥組方指導(dǎo)原則的前提下，方劑的配伍仍遵循基本的組方結(jié)構(gòu)和藥物配伍原則，進行“君、臣、佐、使”配伍，從而使各藥形成“有制之師”，針對患者或證或病或癥，達到整體綜合調(diào)節(jié)的作用[1]，體現(xiàn)了方劑在中藥飲片層次的組織原則。同時，藥物配伍的原則如“七情合和”研究兩個藥物之間的功能組配關(guān)系，與方劑配伍形成互補性的組織原則。
在中醫(yī)臨床診療過程中，我們通過對臨床處方數(shù)據(jù)的初期分析，并與臨床專家的交流中發(fā)現(xiàn)，名老中醫(yī)的臨床復(fù)方的配伍規(guī)律主要體現(xiàn)在兩個層次。第一層次為臨床醫(yī)生一般以經(jīng)典復(fù)方(包括經(jīng)方、時方和驗方等)為基礎(chǔ)進行臨床處方；第二層次為在藥證或藥癥關(guān)系基礎(chǔ)上的藥物隨癥加減處理。這兩個層次的臨床處方配伍過程形成了既有核心處方結(jié)構(gòu)，又具有較大靈活性的處方集合。因此，通過對名老中醫(yī)處方集的共性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析，能夠發(fā)現(xiàn)體現(xiàn)其處方思維和臨床特點的核心處方配伍結(jié)構(gòu)，從而輔助進行名老中醫(yī)經(jīng)驗的傳承和整理研究。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前科學(xué)界研究的熱點問題[2]，諸如蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)、萬維網(wǎng)、生態(tài)網(wǎng)、交通網(wǎng)和文獻引用網(wǎng)等都具有非常有趣的統(tǒng)計特性。其中，除了小世界網(wǎng)絡(luò)特性[3-4]之外，無尺度網(wǎng)絡(luò)(Scale Free Network)[5-6]是一種具有節(jié)點度冪律分布現(xiàn)象的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，科學(xué)家對其動力學(xué)原理和應(yīng)用問題的研討已經(jīng)成為相關(guān)科學(xué)研究的亮點。復(fù)雜合作網(wǎng)絡(luò)如文獻作者網(wǎng)等也具有無尺度網(wǎng)絡(luò)的規(guī)律[7]。何氏等[8]把中藥復(fù)方視為廣義的合作網(wǎng)絡(luò)是合適的。無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象反映了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在一定驅(qū)動力的影響下動態(tài)的自組織過程宏觀規(guī)律。我們認為，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點個體的分類特征、網(wǎng)絡(luò)組織的角色需求和組織中元素的關(guān)系分類是其潛在驅(qū)動力。不同于何氏等[8]的研究結(jié)果，我們基于古方及當(dāng)代臨床復(fù)方數(shù)據(jù)的分析表明，中醫(yī)藥理論指導(dǎo)下的復(fù)方配伍過程具有無尺度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象。這對中醫(yī)藥理論如復(fù)方配伍、藥物相互作用以及藥性理論等的研究提供了實證基礎(chǔ)，為進行中醫(yī)特色的科學(xué)研究提供了方法學(xué)啟發(fā)。筆者利用復(fù)方藥物配伍的無尺度網(wǎng)絡(luò)規(guī)律，研究實現(xiàn)了基于圖論網(wǎng)絡(luò)分析的處方核心藥物配伍知識發(fā)現(xiàn)方法。該方法在名老中醫(yī)處方經(jīng)驗的分析中得到了較好的應(yīng)用。
1 復(fù)方藥物配伍網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
我們把單個復(fù)方的組成藥物(目前僅考慮藥物組成，對藥物劑量暫不考慮)為節(jié)點相互構(gòu)成完全圖。連接某兩個不同藥物的邊的權(quán)重表示這兩種藥物在多個復(fù)方中被使用的頻度。由此，一個較大的復(fù)方集合構(gòu)建的藥物配伍網(wǎng)絡(luò)將成為大量藥物節(jié)點與帶權(quán)重的邊連接的網(wǎng)絡(luò)。藥物節(jié)點之間的連接邊的權(quán)重在一定程度上表現(xiàn)了藥物之間同時配伍應(yīng)用的強度。中藥配伍網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程的示例見圖1，如大承氣湯由大黃、厚樸、枳實和芒硝4味藥物組成，因此，這4個藥物構(gòu)成了4個節(jié)點的完全圖，其每條邊的權(quán)重為1；而小承氣湯則由大黃、厚樸和枳實組成，因此，連接該3個藥物的每條邊的權(quán)重都增加1，其權(quán)重為2；由此，隨著復(fù)方的增加，該藥物配伍網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點和邊的權(quán)重會逐步增加。當(dāng)大規(guī)模的復(fù)方集合如古方集和大量的臨床復(fù)方集構(gòu)成藥物配伍網(wǎng)絡(luò)時，該網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點及其相互關(guān)系反映了全局性的藥物組配規(guī)律。而當(dāng)由面向某一特定病證的復(fù)方集構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)時，其網(wǎng)絡(luò)反映了針對特定病證的藥物配伍知識。當(dāng)然，某名老中醫(yī)一段時間的臨床復(fù)方形成的藥物配伍網(wǎng)絡(luò)反映了其在某些病證條件下臨床處方的配伍經(jīng)驗知識。
2 復(fù)方藥物配伍網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點度分布特性
在辨證施治的基礎(chǔ)上，復(fù)方反映了醫(yī)生從治療角度對患者病證一定程度的定性或定量認識，是患者病證演變的間接體現(xiàn)，用于臨床治療的穩(wěn)定復(fù)方藥物集系統(tǒng)性的自組織規(guī)律，是一個復(fù)雜的藥物組織集。我們通過構(gòu)建藥物配伍網(wǎng)絡(luò)并采用節(jié)點度分析方法發(fā)現(xiàn)，中醫(yī)古方集合(80 000余古方數(shù)據(jù)，見圖2)和臨床處方(20 000門診處方，見圖3)等都具有無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象(即節(jié)點的度分布服從冪函數(shù)分布)，是一種加權(quán)無尺度網(wǎng)絡(luò)[9]，其邊權(quán)重的冪值在2.2左右。復(fù)方藥物配伍的無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象在醫(yī)生處方中的具體體現(xiàn)就是某醫(yī)生對藥物的使用具有比較集中的趨勢，某些名老中醫(yī)偏好使用某些藥物，使得這些藥物的已有或潛在功效得到更大的發(fā)揮或挖掘。
基于古方及當(dāng)代臨床復(fù)方配伍過程的無尺度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象表明，某一特定復(fù)方集中存在可能共性或核心的藥物配伍子網(wǎng)絡(luò)。結(jié)合復(fù)方配伍中的無尺度網(wǎng)絡(luò)規(guī)律和基于圖論的網(wǎng)絡(luò)分析方法，我們能夠?qū)γ现嗅t(yī)的基本處方藥物配伍經(jīng)驗或者面向某一特定病證的藥物配伍經(jīng)驗進行分析，從而發(fā)現(xiàn)其關(guān)鍵的藥物組配結(jié)構(gòu)如核心藥物、藥對等信息，以輔助研究名老中醫(yī)的處方思維和臨床處方特點。
3 臨床復(fù)方的核心藥物配伍網(wǎng)絡(luò)分析研究
無尺度網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)象表明，中醫(yī)處方中存在核心的組織結(jié)構(gòu)，這些組織結(jié)構(gòu)代表了醫(yī)生臨床處方的思維結(jié)構(gòu)知識和臨床經(jīng)驗。我們以無尺度網(wǎng)絡(luò)的冪值為基準尋找醫(yī)生(特別是名老中醫(yī))的核心處方藥物配伍網(wǎng)絡(luò)。我們通過開發(fā)相應(yīng)算法實現(xiàn)了核心藥物配伍結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)[10]。該算法基于無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象，選取藥物配伍網(wǎng)絡(luò)中的“Hub”藥物節(jié)點，從而尋找一定代表性和覆蓋度的某名老中醫(yī)的共性處方配伍網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)針對某一病證或在總的日常診療過程中，某名老中醫(yī)的處方配伍網(wǎng)絡(luò)表達了該老中醫(yī)的處方思路或首選處方結(jié)構(gòu)，是其臨床經(jīng)驗和處方“偏好”信息的表現(xiàn)。同時，我們可以根據(jù)處方配伍網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點度分布，發(fā)現(xiàn)處方配伍網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點，并根據(jù)這些節(jié)點在處方中的同現(xiàn)頻度計算其覆蓋度。我們以北京市地區(qū)20余位名老中醫(yī)的門診病例數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行了核心處方配伍結(jié)構(gòu)的知識發(fā)現(xiàn)應(yīng)用研究，如分析方和謙老中醫(yī)的和肝湯處方配伍結(jié)構(gòu)、謝海洲老中醫(yī)治療類風(fēng)濕疾病的核心處方配伍結(jié)構(gòu)、田從豁老中醫(yī)的核心穴位配伍結(jié)構(gòu)、孫桂芝老中醫(yī)的腫瘤治療復(fù)方、薛伯壽老中醫(yī)的和法處方配伍結(jié)構(gòu)和咳嗽病痰熱阻肺證門診病例的處方配伍等等。下面以咳嗽病痰熱阻肺病例的處方配伍核心網(wǎng)絡(luò)分析作為示范。見表1。表1 門診咳嗽病痰熱阻肺證病例處方配伍網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的藥物關(guān)聯(lián)頻度（略）
在門診咳嗽病中痰熱阻肺證占有較大比重，在20 000余診次病歷中經(jīng)數(shù)據(jù)篩選后，確認滿足條件的病例為165診次，以小兒支氣管炎為主(這與我們選擇收集的門診病例特點有關(guān)，并不是咳嗽病痰熱阻肺證的本身疾病分布特點)，樣本中患者平均年齡為6歲左右。相應(yīng)的癥狀體征除咳嗽之外，主要有咽紅、舌紅、有痰、大便干等。我們通過基于網(wǎng)絡(luò)分析的方法確定咳嗽病痰熱阻肺證的處方配伍結(jié)構(gòu)知識。利用網(wǎng)絡(luò)分析算法計算獲得的分析結(jié)果，該網(wǎng)絡(luò)中核心藥物(通過節(jié)點度分布計算)為黃芩、杏仁、紫蘇子、葶藶子、百部和仙鶴草，這些藥物在90.2%的樣本處方中出現(xiàn)。說明幾乎所有咳嗽痰熱阻肺證患者都使用以上藥物。且網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點的周圍相關(guān)藥物如前胡、蘆根、瓜蔞、烏梅等表示對不同個體病例的主要隨癥加減思路。該網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的顏色以節(jié)點藥物的藥性進行區(qū)分，藥物配伍網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點3種顏色總體分布信息，有助于為有經(jīng)驗的中醫(yī)臨床醫(yī)生提供該核心藥物配伍網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的基本病機(如寒熱、陰陽等方面)的直觀認識。除了產(chǎn)生可視化的處方配伍網(wǎng)絡(luò)之外，我們同時對該網(wǎng)絡(luò)的藥物關(guān)聯(lián)頻度信息進行數(shù)據(jù)庫存儲。該關(guān)聯(lián)信息描述了臨床處方中的主要藥對知識如葶藶子、紫蘇子，紫蘇子、杏仁，葶藶子、杏仁，仙鶴草、百部，黃芩、杏仁等，這些藥物配伍體現(xiàn)了我們所采集的門診病例中治療小兒支氣管炎痰熱阻肺證的主要藥物搭配思路。因此，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)信息結(jié)合可以進行針對某特定病證的處方配伍結(jié)構(gòu)分析，提煉歸納形成中醫(yī)臨床的處方經(jīng)驗知識，從而用于指導(dǎo)臨床診療或供年輕醫(yī)生學(xué)習(xí)。
由以上咳嗽病痰熱阻肺證的處方分析可見，處方配伍網(wǎng)絡(luò)具有直觀的表現(xiàn)形式，對于中醫(yī)臨床中發(fā)現(xiàn)或者驗證經(jīng)驗性的“小方”具有顯著的效果；同時也能夠輔助發(fā)現(xiàn)和驗證臨床醫(yī)生針對特定病證的處方思維或思路。且這種結(jié)果是可靠的，因為我們已經(jīng)試驗表明臨床處方中存在無尺度網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)象，而無尺度網(wǎng)絡(luò)的特點就是存在共性的核心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
4 探討與未來研究工作
中藥復(fù)方是一個有機整體，是理、法、方、藥的主要環(huán)節(jié)之一。復(fù)方的有機配伍是實現(xiàn)藥物增效減毒，針對病機對證用藥的基礎(chǔ)?！端貑枴ぶ琳嬉笳摗氛f：“方制君臣，何謂也？岐伯曰：主病之謂君，佐君之謂臣，應(yīng)臣之謂使?！薄渡褶r(nóng)本草經(jīng)·序列》將藥物配伍關(guān)系歸納為單行、相須、相使、相畏、相殺、相惡和相反等“七情合和”的關(guān)系。由此可見，中藥復(fù)方配伍是方劑形成之后中醫(yī)處方用藥的基本原則。大規(guī)模復(fù)方集的無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象表明中醫(yī)診療過程中復(fù)方的組配存在一些“偏好”現(xiàn)象。這些“偏好”現(xiàn)象可以表現(xiàn)在藥物的選擇、藥物的組配、醫(yī)生對病機的認識、疾病的發(fā)生發(fā)展機制和人體系統(tǒng)的狀態(tài)變化與調(diào)整途徑等。研究發(fā)現(xiàn)，這些“偏好”的來源、運行機制和病、癥、證等相關(guān)知識將有助于人們對復(fù)方復(fù)雜干預(yù)的理解，對疾病發(fā)生發(fā)展的理解等。
本文針對中醫(yī)臨床中的處方配伍經(jīng)驗分析目標(biāo)，研究利用復(fù)方配伍的無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象和基于網(wǎng)絡(luò)分析的數(shù)據(jù)挖掘方法，實現(xiàn)具體病證或名老中醫(yī)的核心處方結(jié)構(gòu)知識發(fā)現(xiàn)。該方法通過圖形化的方式表達分析結(jié)果，從而為結(jié)果的闡釋和臨床專家的人機交互提供了便利。在未來的研究工作中，在一定適應(yīng)癥的條件下，具有穩(wěn)定結(jié)構(gòu)的復(fù)方組配知識發(fā)現(xiàn)問題；考慮多種“偏好”信息，進行復(fù)方配伍無尺度網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象的組織動力學(xué)機制研究問題；對臨床處方中的核心處方配伍群(多個反映處方集核心配伍結(jié)構(gòu)的子配伍網(wǎng)絡(luò))的挖掘算法的深入研究等問題；將是揭示和發(fā)現(xiàn)中醫(yī)復(fù)方藥物配伍與臨床診療規(guī)律的重要課題。
參考文獻
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第2篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)很難對計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲特性做出客觀的描述和研究。針對這個現(xiàn)象，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的產(chǎn)生和應(yīng)用，為計算機網(wǎng)絡(luò)的拓撲發(fā)展帶來了新的平臺和思路。對于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲中的分析已經(jīng)成為計算機網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域研究的重要課題。
二、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲的基本理論
（一）復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的含義及其復(fù)雜性
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是指具有內(nèi)部相似、自行組織、吸引因子、小區(qū)域、無標(biāo)度中的一部分或者全部的網(wǎng)絡(luò)。其復(fù)雜性主要體現(xiàn)在以下六個方面：①結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)量較大。②節(jié)點的多樣性，網(wǎng)絡(luò)中的所有組成部分，代表的各種事物均為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中的節(jié)點。③連接的多樣性，指的是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的連接方式不一致。④動力學(xué)的復(fù)雜性，指的是節(jié)點之間的復(fù)雜性，能夠產(chǎn)生多樣的結(jié)構(gòu)特征。⑤網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化性，指的是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間消失和連接產(chǎn)生就像網(wǎng)頁隨時斷開和連接一樣，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷的發(fā)生變化。⑥多重復(fù)雜性的融合，指的是上述所有復(fù)雜性的結(jié)合表現(xiàn)出的復(fù)雜性。此外，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論有小世界、集團集聚程度更加密集和冪律的度及介數(shù)涵蓋的范圍不斷擴大等三種特性。
（二）計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲技術(shù)及分類
計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲最早是由瑞士數(shù)學(xué)家歐拉在1736年提出的，主要是用于連接計算機網(wǎng)絡(luò)和傳輸不同設(shè)備之間數(shù)據(jù)的一種方式。不同的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計要選擇適合的網(wǎng)絡(luò)拓撲方式，在網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)中，拓撲技術(shù)是以圖像的方式來表示多種設(shè)備之間的相互關(guān)系。計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲的主要類型有星行結(jié)構(gòu)、環(huán)形結(jié)構(gòu)、總線型結(jié)構(gòu)、混合拓撲結(jié)構(gòu)、分布式結(jié)構(gòu)等。由于計算機的分布和數(shù)據(jù)傳輸電纜的布置存在很大的差異性，每一種網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)都有其相應(yīng)的優(yōu)缺點，因此在計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲形式的使用上，要具體問題具體分析。
三、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲中的具體應(yīng)用分析
（一）計算機網(wǎng)絡(luò)的同步行為現(xiàn)象分析
這主要是指計算機各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的同步行為，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的同步是較為常見的一種現(xiàn)象，主要是受網(wǎng)絡(luò)拓撲和各節(jié)點之間的動力學(xué)性質(zhì)決定的。但是值得注意的是，這種同步行為并不都是有益的，如由多個路由器發(fā)出路由信息的網(wǎng)絡(luò)，其同步行為包括了發(fā)出同一種路由信息和同時不發(fā)送信息，這就很有可能會使得網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁擠或者癱瘓的現(xiàn)象。從計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展來看，人們采取避免計算機網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)同步行為的措施并沒能完全奏效，經(jīng)常會出現(xiàn)一種同步行為結(jié)束，另一種同步行為又產(chǎn)生的現(xiàn)象。因此，如何有效杜絕計算機網(wǎng)絡(luò)的同步行為現(xiàn)象仍然是人們研究的課題。
（二）計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲行為的演化模型
計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲行為的演化模型由復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榱司植垦莼Ｐ停@兩種演化模型都是從路由器和自治域兩個不同的層次來描述計算機網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)的。從路由器上看，各個路由器相當(dāng)于各個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，而路由器之間的物理連接相當(dāng)于邊。從自治域上看，在邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議的基礎(chǔ)上，如果兩個自治域之間對等連接的話，就說明這兩個節(jié)點之間是有一條邊相連的。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型演化出的結(jié)果很大程度上出現(xiàn)富者更富，窮著更窮的現(xiàn)象，即那些新加入的用戶會傾向于那些品牌好、質(zhì)量好、連接數(shù)量多的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)商。該模型遵循的偏好連接原則是基于整個網(wǎng)絡(luò)上的，與優(yōu)先考慮連接到本地區(qū)的服務(wù)器或路由器的實際不符。而局部演化模型的偏好連接傾向性是在局部信息的基礎(chǔ)上形成的，一定程度上克服了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模型的缺陷。
（三）計算機網(wǎng)絡(luò)脆弱性和魯棒性的動力學(xué)模型
1.計算機網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。計算機網(wǎng)絡(luò)的原始功能是保證軍事資料的安全性，這樣的保證就是所謂的魯棒性。魯棒性是指在計算機網(wǎng)絡(luò)中的某個區(qū)域或節(jié)點中出現(xiàn)問題或故障時，不會擴散到整個計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，計算機還能保持正常的運行。相關(guān)研究表明，一般在一個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，只要有百分之二十左右的正常區(qū)域和政策階段就能夠保障計算機網(wǎng)絡(luò)的正常運行。
2.計算機網(wǎng)絡(luò)的脆弱性。雖然計算機網(wǎng)絡(luò)有魯棒性的動力學(xué)模型，但是一旦計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的重要區(qū)域或節(jié)點受到破壞時，整個計算機網(wǎng)絡(luò)將會異常脆弱。更有甚者，如果計算機網(wǎng)絡(luò)中一小部分的中心階段被破壞后，整個網(wǎng)絡(luò)就會陷入癱瘓的境地，計算機網(wǎng)絡(luò)也無法保障正常運行。
（四）計算機網(wǎng)絡(luò)病毒擴散模型和病毒防治的方法
網(wǎng)絡(luò)安全影響了計算機網(wǎng)絡(luò)的日常運行，而影響網(wǎng)絡(luò)安全的因素主要是病毒的襲擊和擴散。因此，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲中的應(yīng)用，應(yīng)該采取有效的措施來抑制計算機網(wǎng)絡(luò)病毒的擴散，減少病毒的傳播，避免病毒對計算機網(wǎng)絡(luò)損害后帶來的計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論開始應(yīng)用于計算機網(wǎng)絡(luò)拓撲行為中時，人們開始以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)不斷研究和探索出新的防御病毒的方法，且取得了一定的進展。比如在規(guī)則網(wǎng)絡(luò)中，人們經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)病毒只有在小世界中才能輕易的傳播，在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論里，計算機網(wǎng)絡(luò)感染病毒的可能性較小，一旦感染的話，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)將會受到大面積病毒的襲擊，這對預(yù)防計算機病毒的入侵技術(shù)而言是一大挑戰(zhàn)。防御計算機網(wǎng)絡(luò)病毒工作的開展，必須建立一個科學(xué)系統(tǒng)的防御病毒擴散模型，模型需要遵循的原則有網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)形式、知曉病毒的傳播原理、網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)形式和知曉病毒傳播原理之間的關(guān)系和作用。此外，在計算機網(wǎng)絡(luò)病毒擴散模型的構(gòu)建和病毒防治的過程中，要格外注重預(yù)防網(wǎng)絡(luò)病毒的產(chǎn)生和傳播的速度，通過網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論來做好計算機網(wǎng)絡(luò)的抗病毒工作。
第3篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
論文關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；災(zāi)害信息；傳播特征
災(zāi)害是指由某種不可控制、難以預(yù)料的破壞性因素引起的、突然的或在短時間內(nèi)發(fā)生的、超越本地區(qū)防災(zāi)力量所能解決的大量人畜傷亡和物質(zhì)財富毀壞的現(xiàn)象。由于災(zāi)害發(fā)生的突然性和破壞性，20世紀80年代以前我國在災(zāi)害信息傳播上采取了謹慎的態(tài)度。而隨著社會的不斷進步和新的媒體形式層出不窮，網(wǎng)絡(luò)媒體、手機媒體、數(shù)字電視以及即時通訊軟件、“博客”等新型網(wǎng)絡(luò)形式使得信息傳播的渠道由單一化向多元化發(fā)展，因此災(zāi)害信息傳播已經(jīng)不可能受到單方面的控制。
“非典”前期，由于政府和主流大眾傳媒保持沉默，使得各種謠言通過網(wǎng)絡(luò)和手機等新型信息傳播方式在全國范圍內(nèi)大量傳播，導(dǎo)致了嚴重的社會恐慌。由此可以看出災(zāi)害信息傳播一旦失控，會使本來失序的社會更加混亂，并由此帶來衍生災(zāi)害，造成不必要的社會恐慌和經(jīng)濟損失。因此，在當(dāng)前的信息傳播狀況下對災(zāi)害信息傳播方式和特征進行相關(guān)方面分析是十分必要的。
目前國內(nèi)在災(zāi)害信息傳播方面主要是從新聞學(xué)的方面來研究：災(zāi)害報道應(yīng)該實現(xiàn)新聞價值與社會價值的平衡、新聞媒介在公共危機事件中起到重要作用，以及系統(tǒng)介紹災(zāi)害信息的發(fā)展史等。沒有從災(zāi)害傳播本身的特征進行研究，忽視災(zāi)害傳播特征對災(zāi)害信息傳播的影響。為了更有效地實現(xiàn)對災(zāi)害傳播的控制，有必要針對災(zāi)害信息傳播特征進行相關(guān)研究。
本文首先對災(zāi)害信息傳播過程進行分析，在此基礎(chǔ)上運用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論對災(zāi)害信息傳播方式和特征進行了初步探討。
1災(zāi)害信息傳播的過程分析
根據(jù)當(dāng)前災(zāi)害信息的多樣化，其傳播內(nèi)容主要可以分為政府和主流大眾傳媒的災(zāi)害信息和各種謠言、負面信息兩大類。各種謠言、負面信息是指由于在災(zāi)害信息傳播過程中出現(xiàn)的隱瞞或虛報、延遲報道而產(chǎn)生的各種、負面的受眾不信任的信息。
本文以Fink(1986)提出的危機4階段論為基礎(chǔ)，對災(zāi)害信息傳播過程進行了相關(guān)分析，給出災(zāi)害信息傳播的4個階段，分別為潛伏期、突發(fā)期、蔓延期、解決恢復(fù)期。以2007年臺風(fēng)羅莎信息傳播過程為例(數(shù)據(jù)來源：百度指數(shù))，分析這4個階段(圖1)。
(1)潛伏期由災(zāi)害發(fā)生到災(zāi)害信息開始傳播的這一階段。隨著現(xiàn)代信息傳播的速度加快，潛伏期的時間越來越短。要對災(zāi)害信息傳播進行控制，最好的方法就是在災(zāi)害信息傳播的潛伏期對災(zāi)害進行有效控制，減小對社會產(chǎn)生的影響。臺風(fēng)羅莎10月2日08時在菲律賓以東洋面上生成，4日02時加強為強臺風(fēng)。即10月2日至10月4日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的潛伏期。
(2)突發(fā)期從災(zāi)害信息開始傳播到災(zāi)害信息開始迅速傳播的階段。突發(fā)期是年階段中時間最短、對受眾心理沖擊最嚴重的一個階段。如果在突發(fā)期內(nèi)對災(zāi)害信息進行刻意隱瞞或虛報、延遲、模式化報道，會使受眾失去對傳播者的信任，增加公眾的疑惑，導(dǎo)致社會危機及衍生災(zāi)害的產(chǎn)生。10月5日、6日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的突發(fā)期。
(3)蔓延期災(zāi)害信息從迅速傳播到平息的一個階段。在新的信息傳播環(huán)境下，災(zāi)害信息從迅速傳播到平息需要一個相當(dāng)長的時間。網(wǎng)絡(luò)媒體、手機媒體、數(shù)字電視、即時通訊軟件、多種傳播形式使得災(zāi)害信息傳播速度快、影響范圍廣、破壞性強。即使當(dāng)災(zāi)害得到平息和解決時，在新型傳播媒介中仍會存在很多議論和大量負面信息。臺風(fēng)羅莎在我國大陸l0月10日結(jié)束，但其仍然受到大眾的普遍關(guān)注。10月7日至l0月16日為臺風(fēng)羅莎信息傳播的蔓延期。
(4)解決恢復(fù)期災(zāi)害妥善解決、人民生活恢復(fù)正常、物質(zhì)生產(chǎn)得到恢復(fù)、社會恐慌得到平息、整個社會恢復(fù)到災(zāi)害發(fā)生前的狀態(tài)。在解決恢復(fù)期中，做好災(zāi)害信息的傳播機理和影響的研究工作，總結(jié)災(zāi)害信息傳播的經(jīng)驗和教訓(xùn)，為完善和健全相關(guān)的防災(zāi)體系提供依據(jù)。以10月17日起為臺風(fēng)羅莎的解決恢復(fù)期。
2災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)
2．1災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的形成
目前國際上在流行病傳播、計算機病毒在In．ternet上的傳播等領(lǐng)域利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進行研究是比較多的。此外，國內(nèi)外專家對謠言的傳播也進行了相關(guān)工作Zanette研究了在小世界網(wǎng)絡(luò)中的傳播情況；Moreno等發(fā)展了Daley等在1964年提出的謠言傳播模型，認為非均勻網(wǎng)絡(luò)傳播過程最終聽過但不傳播的人數(shù)與感染概率有著緊密聯(lián)系；
Dotts和Watts認為無論是社會網(wǎng)絡(luò)還是信息網(wǎng)絡(luò)中的傳播蔓延現(xiàn)象，相應(yīng)的模型都可以歸結(jié)為泊松模型和臨界值模型。
災(zāi)害信息傳播的基礎(chǔ)是社會網(wǎng)絡(luò)，因此可以應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的觀點來闡釋災(zāi)害信息傳播的特征。災(zāi)害信息傳播的網(wǎng)絡(luò)模型示意圖如圖2所示。
用節(jié)點表示災(zāi)害信息傳播中的個體，如果兩個個體之間可以通過某種方式直接發(fā)生傳播與被傳播關(guān)系，就認為這兩個個體之間存在連接，這樣就得到了傳播網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)，進而可以建立相關(guān)模型來研究這種傳播行為。而災(zāi)害信息傳播模型研究的關(guān)鍵是傳播規(guī)則的制定和網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的選擇。
2．2災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
2．2．1災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的劃分
災(zāi)害信息的傳播途徑與謠言基本一致，可以參照Moreno等人提出的謠言傳播模型。的研究方法對災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)進行分析，將災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的個體分為災(zāi)害信息未知者(Igorants)、災(zāi)害信息傳播者(Spreaders)、災(zāi)害信息知情者(Stiflesr)三種類型。i(t)、s(t)、和r(t)分別代表這三種類型在人群中的比例。
如圖3所示，災(zāi)害信息在災(zāi)害信息傳播者、災(zāi)害信息未知者之間傳播。災(zāi)害信息傳播者向它的鄰居節(jié)點傳播信息。當(dāng)接到信息的節(jié)點是災(zāi)害信息未知者的時候，災(zāi)害信息未知者以入的概率變成一個災(zāi)害信息傳播者。而如果信息傳給了災(zāi)害信息傳播者或者災(zāi)害信息知情者，則前者以1／a的概率變成一個災(zāi)害信息知情者。
2．2．2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中各參數(shù)的分析
參數(shù)A代表著信息傳播過程中數(shù)據(jù)會出現(xiàn)丟失的情況，并不是每次連接都成功。參數(shù)是表示一個災(zāi)害信息傳播者在變成一個災(zāi)害信息知情者前連接的災(zāi)害信息傳播者或災(zāi)害信息知情者的平均次數(shù)。
災(zāi)害信息傳播者把災(zāi)害信息傳遞到它的相鄰節(jié)點時，如果該節(jié)點為災(zāi)害信息未知者，后者也將以入的概率變成一個災(zāi)害信息傳播者，信息傳播成功。如果后者已經(jīng)知道了災(zāi)害信息，則會導(dǎo)致災(zāi)害信息傳播者失去傳播信息的興趣，從而以l／a的概率變成一個災(zāi)害信息知情者，此次信息傳播的小過程失敗。
2．3災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計性質(zhì)
災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計性質(zhì)反映著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的不同和系統(tǒng)功能的差異。它的統(tǒng)計性質(zhì)有以下幾個方面。
(1)平均路徑長度是指所有節(jié)點之間的最大距離的平均值，它描述了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點間的分離程度，即網(wǎng)絡(luò)有多小，也就是災(zāi)害傳播網(wǎng)絡(luò)中所有傳播途徑傳播信息的平均長度。
(2)聚集系數(shù)用來描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的聚集情況。在災(zāi)害信息網(wǎng)絡(luò)中表示災(zāi)害信息傳播者與災(zāi)害信息未知者、災(zāi)害信息知情者的關(guān)聯(lián)程度。
(3)度和度分布一個節(jié)點與其他節(jié)點相連的邊數(shù)稱為該節(jié)點的度。節(jié)點度分布是指網(wǎng)絡(luò)中度為k的節(jié)點的概率P(k)隨節(jié)點度k的變化規(guī)律。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，度就是表示一個災(zāi)害信息傳播者向k個災(zāi)害信息未知者或災(zāi)害信息知情者傳播信息。頂點的度指標(biāo)用于描述該傳播者對傳播網(wǎng)絡(luò)中其它傳播者的直接影響力。節(jié)點度的分布函數(shù)反映了災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的宏觀統(tǒng)計特征。
(4)介數(shù)分為邊介數(shù)和節(jié)點介數(shù)。節(jié)點介數(shù)為網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過該節(jié)點的數(shù)量比例；邊的介數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過該邊的數(shù)量比例。介數(shù)反映了相應(yīng)的節(jié)點或者邊在整個網(wǎng)絡(luò)的作用和影響力。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點介數(shù)說明該節(jié)點對于網(wǎng)絡(luò)中信息流動影響的大小。介數(shù)的分布特征反映了不同傳播者在網(wǎng)絡(luò)中的地位，即其傳播速度、傳播范圍和影響程度。對于評價各種傳播媒介的重要性、評價防災(zāi)體系有著十分重要的意義。
3基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的災(zāi)害信息傳播特征分析
3．1網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的大規(guī)模性
一個重大災(zāi)害發(fā)生后，其信息傳播網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)必定十分龐大。要做到災(zāi)害信息傳播既維護了公眾的知情權(quán)，又不會造成社會恐慌和由此帶來的衍生災(zāi)害，就應(yīng)該對大規(guī)模的災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行分析，找到網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點，即公眾信任度高、社會責(zé)任感強、在網(wǎng)絡(luò)的影響大的節(jié)點。衡量這些節(jié)點是否關(guān)鍵的主要依據(jù)是它們的介數(shù)和度分布。
3．2網(wǎng)絡(luò)連接的稀疏性
在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，并不是所有節(jié)點的聚集系數(shù)和度分布是相同的。主流大眾傳媒由于其傳遞信息的真實性、全面性，受到公眾的普遍信賴，那么主流大眾傳媒所代表的節(jié)點的聚集系數(shù)和度就要比其他節(jié)點的高。在這一區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)連接就比較密集。反之，過于失實的災(zāi)害信息會受到公眾的質(zhì)疑，其傳播范圍就比較小，則這部分的網(wǎng)絡(luò)連接就很稀疏。
3．3連接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性
災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點是由主流媒體、網(wǎng)絡(luò)媒體、手機媒體、數(shù)字電視等傳播者和受眾組成，因此每個節(jié)點都具有自己的動力學(xué)特征，且各個節(jié)點之間相互影響、相互制約，從而整個災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)也就具有極為復(fù)雜的動力學(xué)特征，不能簡單的用規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機網(wǎng)絡(luò)對其進行分析。因此，災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)具有連接結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。
3．4信息傳播的時間復(fù)雜性
信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播所花費的時間與下一節(jié)點對信息的敏感程度、傳播節(jié)點的度和介數(shù)及信息的可靠度等有關(guān)。沿海的人們對于有關(guān)臺風(fēng)的信息就會比較關(guān)注，而對于內(nèi)陸城市的人而言，此類信息就不很重要。這就體現(xiàn)了災(zāi)害信息傳播的時間復(fù)雜性。
3．5信息傳播的變異性
在一個災(zāi)害信息傳播者向災(zāi)害信息未知者傳遞信息的這一過程中，信息內(nèi)容是否不會發(fā)生變異以及信息來源是否真實可靠，這就是信息傳播的變異性。
3．6信息傳播引發(fā)衍生災(zāi)害的可能性
災(zāi)害本身具有破壞性，由于災(zāi)害信息內(nèi)容不同，公眾對災(zāi)害信息的關(guān)注程度也不同，必然導(dǎo)致信息傳播的速度不一樣。而災(zāi)害信息的傳播也可能引起各種社會問題，甚至形成衍生災(zāi)害。例如在“非典”期間各種有關(guān)SARS的信息肆意傳播，引起某些藥品的短缺、物價的抬高以及社會不安定因素突增。在災(zāi)害信息傳播網(wǎng)絡(luò)中可表現(xiàn)為信息中心增多、傳播過程的重復(fù)性。
4結(jié)束語
本文將災(zāi)害信息傳播過程分為潛伏期、突發(fā)期、蔓延期、解決恢復(fù)期等4個階段，并以臺風(fēng)羅莎信息傳播過程為例對4個階段進行分析。
第4篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
本文介紹了腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的概念和技術(shù)現(xiàn)狀，分析了功能性、結(jié)構(gòu)性和因效性三種不同的腦網(wǎng)絡(luò)連接類型，并討論了基于時間序列的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的建模與分析方法。
【關(guān)鍵詞】腦網(wǎng)絡(luò) 時間序列 腦網(wǎng)絡(luò)建模 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
人的大腦是世界上最復(fù)雜的系統(tǒng)，包括有百億計的神經(jīng)元。每一個處理信息的神經(jīng)元通過大量的突觸與其它神經(jīng)元相連，神經(jīng)元和突觸共同組成了無比復(fù)雜的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人體自身及其與外界交互的所有信息，都由這個腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)來處理，它的效率和工作狀態(tài)直接決定人的精神與健康狀態(tài)。研究腦網(wǎng)絡(luò)，首先要連接網(wǎng)絡(luò)中的每一個節(jié)點即神經(jīng)元之間的連接類型，并通過信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳遞和處理過程，建立起相應(yīng)的分析模型，然后結(jié)合具體的采樣數(shù)據(jù)，做模擬網(wǎng)絡(luò)運行，以得到網(wǎng)絡(luò)特征。
1 腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其常見的連接類型
當(dāng)我們將腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)做常規(guī)意義上的拓撲網(wǎng)絡(luò)來研究時，腦神經(jīng)元即為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點，神經(jīng)突觸則相當(dāng)于拓撲網(wǎng)絡(luò)的邊，而大腦做出的各種行為，均可以看作這個復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)對各類信息的傳遞與處理的過程。這其中，神經(jīng)元之間連接類型關(guān)注的重點，通過對常規(guī)拓撲網(wǎng)絡(luò)的三種連接關(guān)系在腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的映射，了解腦網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)工作原理。
1.1 功能性腦網(wǎng)絡(luò)（functional brain networks）
功能性腦網(wǎng)絡(luò)是以分析神經(jīng)元、神經(jīng)集群、功能腦區(qū)等不同尺度上的腦功能單元之間的連接關(guān)系和統(tǒng)計趨勢為主的無向網(wǎng)絡(luò)，一般基于腦網(wǎng)絡(luò)的各類功能信號，如電、磁、代謝信號等進行網(wǎng)絡(luò)建模。在目前的腦網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域，研究人員一般主要依據(jù)EEG/MEG/fMRI等方式進行建模并模擬研究腦功能性腦網(wǎng)絡(luò)的特點。EEG和MEG的優(yōu)點是時間分辨率較高，可以達到毫秒級，缺點是空間分辨率只能達到厘米級，達不到微觀尺度上的分析要求。fMR主要反映生理代謝和血液方面的信息，它的空間分辨率達到了毫米級，但時間分辨率只有秒級。在未來，結(jié)合了EEG、MEG和fMRI的綜合優(yōu)點，進行多模態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)研究將能夠更加全面地展現(xiàn)腦網(wǎng)絡(luò)的特征。
1.2 結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)（anatomical brain networks）
結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)主要反映大腦的生理結(jié)構(gòu)，以神經(jīng)元之間的化學(xué)連接和電連接為主。在不同量級的空間尺度上，可以定義不同的結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)，如單個神經(jīng)元之間復(fù)雜的聯(lián)系通路即可視為一個“微網(wǎng)絡(luò)”，而局部的神經(jīng)通路單元則相當(dāng)于一個局部的結(jié)構(gòu)性網(wǎng)絡(luò)，各個局部網(wǎng)絡(luò)則又是組成腦網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)節(jié)點，最終形成了一個層級結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜的結(jié)構(gòu)性網(wǎng)絡(luò)。大腦包括約100億個神經(jīng)元和數(shù)千倍的突觸。用生理解剖的方法來分析神經(jīng)元結(jié)構(gòu)性連接網(wǎng)絡(luò)，是目前研究腦網(wǎng)絡(luò)最重要的方法之一。
1.3 因效性腦網(wǎng)絡(luò)（effective brain networks）
因效性腦網(wǎng)絡(luò)聚焦于腦網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點之間的相互作用以及節(jié)點間信息流向。不同于無向連接的功能性腦網(wǎng)絡(luò)。因效性腦網(wǎng)絡(luò)重點研究網(wǎng)絡(luò)中各種連接的方向性，著重分析各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的因果關(guān)系以及統(tǒng)計趨勢，并根據(jù)信息在節(jié)點之間的傳播方向來分析腦網(wǎng)絡(luò)的工作過程。因效性腦網(wǎng)絡(luò)和功能性腦網(wǎng)絡(luò)的差別在于如何量化測度網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的關(guān)系。一般采用因果關(guān)系分析來對網(wǎng)絡(luò)連接強度進行量化。
2 時間序列腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與研究
構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)可分3步，即定義節(jié)點、定義和測定結(jié)點之間的連接強度，選取合適的閾值并在連接強度大于閩值的節(jié)點之間建立連接邊。一般通過稀疏性確定節(jié)點之間存在邊的比率。例如：稀疏性值為0.2，即代表當(dāng)前腦功能網(wǎng)絡(luò)中存在邊數(shù)占完全網(wǎng)絡(luò)的邊數(shù)的百分之二十。權(quán)值概率分布差異較大，難以避免網(wǎng)絡(luò)存在散點或冗余的邊，使得網(wǎng)絡(luò)不滿足連通性，并通過腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)、遞歸圖、度分布、模體分布等特征來揭示腦網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在機制。
由測量時間序列構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法描述為，給定一個時間序列：
X（sΔt）（s=1，2，…，N）
其中Δt是單位采樣時間，N為采樣數(shù)據(jù)長度。假設(shè)此方法得到時間序列的延遲時間和最小嵌入維數(shù)均滿足網(wǎng)絡(luò)工作，利用延遲坐標(biāo)嵌入方法得到一個多維向量：
Y={y1（k），y2（k），…，ym（k）}={z1（n），z2（n），…，zM（n）}={x（kΔt），x（kΔt+τ），…，x（kΔt+（m-1）τ）}
其中：n=1，2，…，m，m為嵌入維數(shù);k=1，2，…，M，M=N-（m-1）τ/Δt為數(shù)據(jù)長度;τ為最佳時延。
為構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，分別計算兩個向量點間的歐式距離得到一個M×M維的加權(quán)鄰接矩陣D，給定兩個向量點zi（n）和zj（n），向量點間的歐式距離定義為：
dij=||zi（n）-zj（n）||
其中：dij代表為矩陣中的i行j列元素。 rc為一個合適的閥值，即當(dāng)dij>rc時，表示網(wǎng)絡(luò)為無連接，反之則表示節(jié)點i與j間有連邊存在，鄰接矩陣A的元素aij為1。具體描述為：
aij =
由此我們就獲得了一個初始的時間序列網(wǎng)絡(luò)模型，通過對各類腦網(wǎng)絡(luò)信號的獲取和輸入，即可以得到不同的腦網(wǎng)絡(luò)拓撲的特性，受篇幅和環(huán)境條件所限，本文未進行更深入的實際分析，僅供參考。
3 結(jié)語
在腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究中，結(jié)構(gòu)性網(wǎng)絡(luò)是物理基礎(chǔ)，功能性網(wǎng)絡(luò)、因效性網(wǎng)絡(luò)是研究目標(biāo)的抽象模型。腦復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究不僅在了解人體自身機制、防治神經(jīng)性疾病方面具有現(xiàn)實意義，同時對復(fù)雜計算機網(wǎng)絡(luò)的研究與建設(shè)也有十分重要的指導(dǎo)意義。
參考文獻
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第5篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
摘 要 本項目主要以天津濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，對其可持續(xù)發(fā)展性進行研究并運用可持續(xù)指標(biāo)評價體系進行評價。通過學(xué)習(xí)和總結(jié)，可將區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展分為三個階段：無標(biāo)度階段，適者生存階段，玻色愛因斯坦凝聚階段。對濱海新區(qū)的研究以應(yīng)用此模型的研究方法做了簡要的闡述和集群觀點下的分析相結(jié)合，來探討濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)階段的發(fā)展?fàn)顩r和模式。
關(guān)鍵詞 天津濱海新區(qū) 產(chǎn)業(yè)集群 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 玻色愛因斯坦凝聚 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)
一、濱海新區(qū)研究現(xiàn)狀
目前國內(nèi)對于濱海新區(qū)的研究，多停留在定性分析上，通過對硬軟環(huán)境的分析得出一些定性結(jié)論。針對濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究也為數(shù)不多，其可持續(xù)性的定量研究目前還沒有先例。產(chǎn)業(yè)集群在經(jīng)濟領(lǐng)域已有廣泛研究，在這些研究中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論也被高頻率應(yīng)用。但對于玻色愛因斯坦凝聚模型，由于其為物理模型，很少有人將其與經(jīng)濟結(jié)合在一起，國外已有部分研究闡述了金融系統(tǒng)與玻色愛因斯坦凝聚的聯(lián)系，即概率分布函數(shù)均服從冪率分布。國內(nèi)還沒有人進行過類似研究。把濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)可持續(xù)性的研究與產(chǎn)業(yè)集群理論，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型和玻色愛因斯坦凝聚模型結(jié)合起來，可以說是一種創(chuàng)新。
二、玻色愛因斯坦凝聚在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用
模型簡述參考Ginestra Bianconi，Albert-László Barabási，Bose-Einstein Condensation in Complex Networks，Physical Review Letters，Vol86，No.24， pp5632-5635，1998。
模擬為玻色氣體模型加上在隨機網(wǎng)絡(luò)中玻色愛因斯坦凝聚的概率預(yù)示著三個在演化網(wǎng)絡(luò)中以動態(tài)參數(shù)為特征的不同的階段：無標(biāo)度階段，適者生存階段，玻色愛因斯坦凝聚階段。下面我們分開討論每個可能的階段：
（一）無標(biāo)度階段 當(dāng)所有的節(jié)點擁有相同的適宜參數(shù)，即 [ ]時，這個模型衰減為scale-free模型，被認為可以導(dǎo)致在不同系統(tǒng)中觀察到的能量等級連接性分布，比如萬維網(wǎng)，actor網(wǎng)絡(luò)，因特網(wǎng)或者引用模型。這個模型描繪了一個“先來者贏”的行為，在這里所有最老的節(jié)點獲得最多的鏈接。事實上，所有的節(jié)點以t1/2的速度增長它們的連接性，越早進入的節(jié)點有越小的ti，有越大的ki。然而，最老的和“richest”的節(jié)點不是一個絕對的贏家，既然它的連接共享，kmax（t）/（mt），在熱力學(xué)極限中以t-1/2的速率衰減到0。因此一個連續(xù)的更大的節(jié)點等級相互共存，這樣連接性分布P（k），給出了一個節(jié)點擁有k個鏈接的概率，遵循一個能量法則：P（k）~k-3。更新，衰老，還有其他本地進程可以更改這個比例系數(shù)或者當(dāng)省去在這個階段中不改變的熱力學(xué)特征時引入指數(shù)型減少。
（二）適者生存。這個階段在當(dāng)節(jié)點擁有不同適宜參數(shù)并且方程擁有一個解（即 ）時出現(xiàn)。每個節(jié)點在同一時間增強它的連接性，但是動態(tài)指數(shù)依賴于適宜參數(shù)，有更高適宜參數(shù)的節(jié)點動態(tài)依賴指數(shù)越大。這個就使更適宜的節(jié)點在后來加入這個系統(tǒng)并且通過以更大的概率獲得鏈接來超過沒那么適宜但是先進入的節(jié)點。隨之，這個階段顯示了一個“適者生存”現(xiàn)象。但是，當(dāng)有一個明確的獲勝者時，和無標(biāo)度階段類似，最適宜的節(jié)點共享所有在熱力學(xué)極限中減小到0的鏈接。事實上，既然有 ，這些最適宜節(jié)點的相關(guān)連接性以 的速率減小。節(jié)點度分布P（k）遵循能量法則：P（k）~k-γ，這里γ當(dāng) 知道的時候可以計算出。
（三）玻色愛因斯坦凝聚。當(dāng)方程沒有解時玻色愛因斯坦凝聚出現(xiàn)，在這個為了鏈接的競爭中，有最大適宜參數(shù)的節(jié)點作為一個明顯的獲勝者出現(xiàn)，一小部分粒子（n0）落在這個能級上，因此玻色愛因斯坦凝聚預(yù)測了一個真實的“贏著通吃”的現(xiàn)象，在這個現(xiàn)象中最適宜的節(jié)點不僅僅是最大的，而且是不考慮為了獲得鏈接競爭的新節(jié)點的出現(xiàn)，它一直獲得一小部分鏈接
在實際情況中我們可以將這三個階段看做是一個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)發(fā)展模式：
（一）無標(biāo)度階段，即初步階段 這一階段所有的企業(yè)綜合實力接近，我們就看做是剛開始發(fā)展的階段，所有的企業(yè)都是剛剛起步。于是在這一階段相對應(yīng)的就有一個先來者占優(yōu)的現(xiàn)象，最早進入這個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的企業(yè)會擁有最多的關(guān)系，即會發(fā)展得最好。但是，最先進入的企業(yè)并不是一個絕對的贏家。
（二）適者生存（FGR） 在這個階段里企業(yè)的綜合實力開始出現(xiàn)差距，并且由于這個高新技術(shù)開發(fā)區(qū)的發(fā)展，吸引力的增加，會有實力強（比如世界500強企業(yè)）加入這個開發(fā)區(qū)。而綜合實力越強的企業(yè)會獲得更多與其他企業(yè)的關(guān)系，甚至一些后加入的但實力雄厚的企業(yè)獲得的關(guān)系比先前就加入了但實力一般的企業(yè)獲得的關(guān)系多。這樣這些實力強大的企業(yè)就是適宜的點。
（三）贏者通吃 這個階段可以看做是最終的一個穩(wěn)定階段。這個階段中最顯著的特點就是贏者通吃，就是指在這一階段這個開發(fā)區(qū)中會有一個或一些龍頭企業(yè)，在這些龍頭企業(yè)的帶領(lǐng)下整個開發(fā)區(qū)蓬勃發(fā)展到一個穩(wěn)定的模式。
三、利用集群觀點分析濱海新區(qū)
上述理論模型為我們提供了一個新的角度來理解產(chǎn)業(yè)集群及基于產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)的持續(xù)性發(fā)展。從處于網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)來看，模型為企業(yè)提供了較優(yōu)的發(fā)展方式參考，即“先下手為強”（第一階段）和“適者生存”（第二階段）以達到第三階段的“強者恒強”，也只有這樣的企業(yè)才可以在網(wǎng)絡(luò)中生存并持續(xù)發(fā)展。另外，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)即一個產(chǎn)品的生產(chǎn)鏈方面來看，當(dāng)不同企業(yè)共同存在并滿足產(chǎn)品生產(chǎn)不同環(huán)節(jié)（第三階段）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理時，整個網(wǎng)絡(luò)才處于動態(tài)均衡的最優(yōu)狀態(tài)。此時網(wǎng)絡(luò)本身和其中的企業(yè)可以持續(xù)性良好的發(fā)展下去。
在應(yīng)用模型時需要簡化模型，并且找出變量所對應(yīng)的現(xiàn)實意義，經(jīng)過研究和學(xué)習(xí)，討論出判斷區(qū)域經(jīng)濟所處階段的主要變量有：
給每個節(jié)點設(shè)置的能量 ，這個能量由它的適宜參數(shù)決定，如下面式子：
這里β是一個溫度倒數(shù)的參數(shù)，β=1/T。
適宜參數(shù)是一個0-1之間的數(shù)，每個節(jié)點的適宜參數(shù)決定了它所處的能量級，對應(yīng)于企業(yè)的綜合實力和在集群中所扮演的角色的重要程度。在對濱海新區(qū)的研究中發(fā)現(xiàn)，它既不屬于小世界網(wǎng)絡(luò)，因為它的供應(yīng)鏈不是封閉的，是與外界有著密切聯(lián)系的；它也不屬于BA無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，因為發(fā)展不均衡，企業(yè)之間的規(guī)模、投資比例，情況不一，因此，采用每個節(jié)點帶有適宜參數(shù)的模型更為合理，這樣可以把單個企業(yè)的情況納入整體的區(qū)域集群的考慮中去，更符合實際。 然而在研究過程中，由于數(shù)據(jù)量大，濱海新區(qū)共幾百個企業(yè)，能力有限，無法一一算出其相應(yīng)的適宜參數(shù)，因此，在這里不進行數(shù)值帶入。
環(huán)境系數(shù)β：
在模型中，它是溫度的倒數(shù)，與能量 成正相關(guān)，而且對于現(xiàn)實中的某一確定的集群，其所處的自然環(huán)境、投資環(huán)境、以及地理位置都是確定的，因此，在研究實際問題時，β是一個可以由總體數(shù)據(jù)算出的先決變量，對于模型來說是一個確定的值。下面我們來確定濱海新區(qū)的β值：
考慮濱海新區(qū)整體的綜合環(huán)境，我們建立了綜合指標(biāo)體系來確定它，最然后用層次分析法來確定權(quán)重，通過與較為先進的浦東新區(qū)作對比來得出β的數(shù)值。
綜合以上數(shù)據(jù)，進行歸一化，將數(shù)據(jù)化成0-1之間的數(shù)值，經(jīng)過計算， 57.775%
說明天津濱海新區(qū)的投資、文化、政策等綜合環(huán)境較浦東新區(qū)還有一定差距。
四、天津濱海新區(qū)集群視角下的現(xiàn)狀分析
濱海新區(qū)的九大產(chǎn)業(yè)群：電子通訊產(chǎn)業(yè)群；汽車產(chǎn)業(yè)群；生物醫(yī)藥群；食品飲料產(chǎn)業(yè)群；新能源新材料產(chǎn)業(yè)群；裝備制造產(chǎn)業(yè)群；石油化工產(chǎn)業(yè)群；航天產(chǎn)業(yè)群；現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)群。 我們將每個產(chǎn)業(yè)看成一個點，兩點之間的線代表兩個產(chǎn)業(yè)之間有聯(lián)系，即供求關(guān)系。這樣作出的網(wǎng)絡(luò)圖如下：
在這個圖里，我們可以注意到，與其他產(chǎn)業(yè)聯(lián)系最多的產(chǎn)業(yè)為第二產(chǎn)業(yè)中的裝備制造，而其中的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，即電子產(chǎn)業(yè)，生物醫(yī)藥，新能源，新材料，航天產(chǎn)業(yè)的頂點度基本相差不多，說明其穩(wěn)定性基本一致，但高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)還不屬于核心產(chǎn)業(yè)，沒有一個健全在這個產(chǎn)業(yè)集群圖里，我們可以注意到，與其他產(chǎn)業(yè)聯(lián)系最多的產(chǎn)業(yè)為第二產(chǎn)業(yè)中的裝備制造，而其中的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，即電子產(chǎn)業(yè)，生物醫(yī)藥，新能源，新材料，航天產(chǎn)業(yè)的頂點度基本相差不多，說明其穩(wěn)定性基本一致，但高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)還不屬于核心產(chǎn)業(yè)，沒有一個健全的產(chǎn)業(yè)集群為其服務(wù)，即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的輻射度不夠高，還有很大的發(fā)展空間，目前還沒有達到動態(tài)平衡。根據(jù)玻色愛因斯坦凝聚模型中對三個階段的解釋，可知濱海新區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)尚屬于第二階段，即適者生存階段。
接下來濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展應(yīng)著重于培養(yǎng)若干核心產(chǎn)業(yè)，讓再引進企業(yè)與核心產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生聯(lián)系，即供求關(guān)系，就可以逐漸形成核心產(chǎn)業(yè)，核心產(chǎn)業(yè)可以帶動與其有聯(lián)系的企業(yè)共同發(fā)展，從而達到玻色愛因斯坦凝聚階段，即第三階段――贏者通吃，就是指在這一階段這個開發(fā)區(qū)中會有一個或一些龍頭企業(yè)，在這些龍頭企業(yè)的帶領(lǐng)下整個開發(fā)區(qū)蓬勃發(fā)展到一個穩(wěn)定的模式。最終的穩(wěn)定模式一旦達到，如果核心產(chǎn)業(yè)不受到很大的擾動，這個產(chǎn)業(yè)集群就會持久穩(wěn)定地發(fā)展下去。
通過濱海新區(qū)的產(chǎn)業(yè)群分布和產(chǎn)業(yè)鏈分析表明，濱海新區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈比較單一，主要集中在重工業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈深度不夠，各個企業(yè)間的聯(lián)系不夠。由此可見，濱海新區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群尚未完全成熟，還有很大發(fā)展空間。當(dāng)其達到穩(wěn)定階段時，可持續(xù)性將大幅度提高。
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第6篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
[摘要] 目的：分析李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的用藥規(guī)律，為中醫(yī)藥治療艾滋病皮膚瘙癢提供相應(yīng)的用藥參考依據(jù)。方法：利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，研究河南尉氏縣在2007年10月—2011年7月期間接受李發(fā)枝教授治療過的艾滋病皮膚瘙癢患者，分析艾滋病皮膚瘙癢的病因病機、名老中醫(yī)辨證論治及用藥規(guī)律。結(jié)果：運用多維檢索查詢分析得出，該次研究中治療艾滋病皮膚瘙癢的核心藥物為防風(fēng)、蟬蛻、柴胡等祛風(fēng)解表藥物，甘草等有解毒功效藥物，黃芩、地膚子等清熱利濕藥物；核心處方為荊防敗毒散加減。結(jié)論：李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢以祛風(fēng)解表除濕止癢為治則。
[關(guān)鍵詞] 艾滋病皮膚瘙癢；中藥；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析
李發(fā)枝教授，國家第四批名老中醫(yī)，國家中醫(yī)臨床研究基地重點病種（艾滋?。┦紫瘜＜?，國家中醫(yī)藥防治艾滋病專家組成員，河南省中醫(yī)藥治療艾滋病專家組組長。從事中醫(yī)臨床、教學(xué)50余年，其一生循仲景而博采眾長，善用經(jīng)方治療疑難雜癥。自2002年始李發(fā)枝教授在河南新蔡、上蔡、尉氏等縣從事中醫(yī)藥防治艾滋病的臨床工作，把經(jīng)方運用于艾滋病救治中，療效顯著?，F(xiàn)將李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的經(jīng)驗，用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析探討如下。
1 材料與方法
1.1 病例納入標(biāo)準 艾滋病臨床診斷標(biāo)準：按照衛(wèi)生部、中華醫(yī)學(xué)會《艾滋病診療指南》[1]標(biāo)準執(zhí)行。艾滋病皮膚瘙癢診斷標(biāo)準：①符合艾滋病臨床診斷標(biāo)準；②符合中華人民共和國中醫(yī)藥行業(yè)標(biāo)準《中醫(yī)病證診斷療效標(biāo)準》（ZY/T001.1-94）中皮膚瘙癢的診斷依據(jù)，并以皮膚瘙癢作為主癥。
1.2 病例資料 選擇在2007年10月—2011年7月期間在李發(fā)枝教授尉氏縣中醫(yī)院義診門診接受治療的艾滋病皮膚瘙癢患者，符合上述診斷標(biāo)準，全部患者共96人，包括多次復(fù)診，共306例次。
1.3 研究方法 病例資料收集方法：初診、復(fù)診病例格式經(jīng)過專門科研設(shè)計，保留病歷原始信息。收集資料基本齊全，96例共306例次的數(shù)據(jù)均納入本次研究中。
數(shù)據(jù)庫說明：本研究使用的數(shù)據(jù)庫隸屬于“名老中醫(yī)臨床信息采集系統(tǒng)”的數(shù)據(jù)庫，該系統(tǒng)由北京市科技計劃重大項目課題的“基于信息挖掘技術(shù)的名老中醫(yī)臨床診療經(jīng)驗研究”課題組建立。
1.4 資料處理 數(shù)據(jù)采集：確定研究的主要內(nèi)容為分析李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的用藥規(guī)律，為中醫(yī)藥治療艾滋病皮膚瘙癢提供相應(yīng)的用藥參考依據(jù)。以上述研究目的為目標(biāo)，采集了病例的文本信息[2]，對文本信息結(jié)構(gòu)化處理[3]并錄入，形成可分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)錄入嚴格按照標(biāo)準操作規(guī)程進行[4-5]。
建立規(guī)范數(shù)據(jù)庫：數(shù)據(jù)前期整理及規(guī)范錄入完成后，進行數(shù)據(jù)匯總，形成數(shù)據(jù)庫。對各類數(shù)據(jù)進行進一步的規(guī)范，以利于數(shù)據(jù)挖掘。
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析：本研究運用中醫(yī)臨床復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析系統(tǒng)常使用的EclipseRCP技術(shù)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法是復(fù)雜科學(xué)研究的熱點之一，在社會、生物學(xué)、商業(yè)、通信和計算機網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[6]。根據(jù)節(jié)點度的分布情況，可以將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分為指數(shù)網(wǎng)絡(luò)和無尺度網(wǎng)絡(luò)兩大類，把具有冪律分布的網(wǎng)絡(luò)稱為無尺度網(wǎng)絡(luò)（scale-free network）。這是基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的一種數(shù)理分析模型與方法，反映了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在一定驅(qū)動力的影響下動態(tài)的自組織過程宏觀規(guī)律，據(jù)研究顯示，中醫(yī)理論指導(dǎo)下的復(fù)方配伍過程具有無尺度復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析為中醫(yī)藥理論如復(fù)方配伍、藥物相互作用等的研究提供依據(jù)，通過對名老中醫(yī)的基本處方配伍經(jīng)驗或是某一病癥的藥物配伍經(jīng)驗進行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析，進而發(fā)現(xiàn)核心藥物配伍特點及藥對信息，由此能夠總結(jié)名老中醫(yī)某方面的學(xué)術(shù)思想[4]。
2 結(jié)果
2.1 治療艾滋病皮膚瘙癢核心藥物及配伍規(guī)律 全部患者共96人，包括多次復(fù)診，共306例次，臨床治療均有效。運用多維檢索查詢分析[7]得出，李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的高頻藥物，見表1。在306例次中，使用防風(fēng)234次、甘草222次、黃芩142次、蟬蛻130次、地膚子115次、柴胡110次、丹參108次、荊芥102次、炒牛蒡子92次。說明李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的核心藥物主要為防風(fēng)、蟬蛻、柴胡等祛風(fēng)解表藥物，甘草等有解毒功效藥物，黃芩、地膚子等清熱利濕藥物。
基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖分析方法，根據(jù)處方中藥物的使用頻次及該藥與其他藥物配伍的頻度，可以分析出李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的常用藥物即核心處方。并且結(jié)合網(wǎng)絡(luò)圖及節(jié)點大小能直觀看出常用藥物和使用較多藥物?；趶?fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖分析方法的可視化的處方配伍網(wǎng)絡(luò)見圖1，可以直觀地看出防風(fēng)、蟬蛻、柴胡、甘草、黃芩、地膚子等處于處方配伍網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點。每一味藥物與周圍藥物的邊表示配伍關(guān)系。藥物節(jié)點之間的連接邊的權(quán)重即藥物配伍次數(shù)在一定程度上表現(xiàn)了藥物之間同時配伍應(yīng)用的強度。與該網(wǎng)絡(luò)相對應(yīng)的藥物配伍頻度信息見表2，防風(fēng)-甘草配伍頻度最高，其次為防風(fēng)-蟬蛻，再其次為黃芩-甘草、防風(fēng)-地膚子、丹參-防風(fēng)、丹參-蟬蛻、荊芥-防風(fēng)等。方劑療效的基礎(chǔ)不是單味中藥功效的相加，而是中藥之間的配伍作用[8]，藥對是為達到某種療效而組合使用的，是中醫(yī)臨床用藥的經(jīng)驗總結(jié)，明確藥對之理論，掌握在組方中的應(yīng)用規(guī)律，更好的去應(yīng)用藥物的配伍理論，為中醫(yī)藥的治療提高療效。結(jié)合兩部分信息，可提煉出李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢的處方特點為以防風(fēng)、蟬蛻、柴胡等祛風(fēng)解表藥物，甘草等有解毒功效藥物，黃芩、地膚子等清熱利濕藥物為核心藥物。
2.2 李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢辨證特點及癥狀加減用藥特點 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法對藥物的進一步分析顯示出相對獨立的方藥組團，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖1可看出為荊防敗毒散加減的方藥組團。圖1可示在荊防敗毒散基礎(chǔ)上加入丹參、炒牛蒡子、土茯苓、地膚子。這與李發(fā)枝教授治療本病時若血熱加入丹參等涼血活血祛瘀藥物；若風(fēng)熱較重加入炒牛蒡子等疏散風(fēng)熱透泄熱毒之品；若濕熱較重加入土茯苓、地膚子等解毒和除濕熱之品高度呼應(yīng)。這一配伍特點反映了李發(fā)枝教授治療艾滋病皮膚瘙癢時的辨證及治療思路。
第7篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
關(guān)鍵詞：社會網(wǎng)絡(luò)分析；跨學(xué)科團隊；評價指標(biāo)；評估
中圖分類號：C916 文獻標(biāo)志碼：A DOI： 10.3969/j.issn1003-8256.2013.03.010
引言
當(dāng)今的許多重大科學(xué)研究，幾乎都是在跨學(xué)科領(lǐng)域展開，許多世界一流大學(xué)已經(jīng)把跨學(xué)科作為一種大學(xué)理念，滲透到大學(xué)的全部活動當(dāng)中。從活動論的視角看，跨學(xué)科合作的本質(zhì)，就是將承載著不同學(xué)科知識、運用不同思維模式、具有不同價值觀的人聚攏在一起，形成一個能完成復(fù)雜、困難或重大科技創(chuàng)新任務(wù)的創(chuàng)新團隊。對于如何組建跨學(xué)科組織，加快學(xué)科交叉融合，促進跨越發(fā)展，提升我國高校的辦學(xué)水平、人才培養(yǎng)質(zhì)量和整體競爭力，我國學(xué)者從學(xué)科交叉的模式、組織形式、協(xié)調(diào)成本、制度政策等方面做了大量的研究[1-3]。其中核心的問題在于如何圍繞跨學(xué)科問題形成切實有效的跨學(xué)科團隊，而設(shè)立各種形式的學(xué)科交叉培育基金是重要的手段，如中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)重要方向項目培育基金、上海交通大學(xué)文理學(xué)科交叉科研基金、浙江大學(xué)學(xué)科交叉與重大項目預(yù)研基金等。由于學(xué)科交叉的研究內(nèi)容往往不在某一學(xué)科范式規(guī)定的研究框架中，這使得在項目評審過程中存在著一個關(guān)鍵的問題，如何評價申請項目的團隊是否具有跨學(xué)科研究的合作基礎(chǔ)和跨學(xué)科研究能力。
客觀的定量評價方法是同行評議的重要補充。國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)應(yīng)用各種數(shù)理統(tǒng)計分析方法，如層次分析法、模糊綜合評價法、結(jié)構(gòu)方程模型等探討了科研團隊的評估指標(biāo)體系的構(gòu)建以及其科學(xué)性、合理性[4-6]。這些傳統(tǒng)的方法基于團隊本身的團隊結(jié)構(gòu)、科研成果（論文、獎勵、專利等）、科研項目或者科研活動等屬性數(shù)據(jù)進行評價，無法反映團隊的真實關(guān)系，特別是隱含的合作關(guān)系?？鐚W(xué)科團隊實質(zhì)上是不同學(xué)科的科研人員組成的科研合作網(wǎng)絡(luò)，科研合作網(wǎng)絡(luò)可以表現(xiàn)為科研人員合著論文、共引文獻、項目合作等關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)。隨著社會網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的不斷豐富，國內(nèi)外學(xué)者開始把社會網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用于科研合作網(wǎng)絡(luò)以及科研團隊評價等研究中。本文將利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法來研究跨學(xué)科團隊的評價指標(biāo)。
1 研究現(xiàn)狀
社會網(wǎng)絡(luò)實質(zhì)上就是為達到特定目的，人與人之間進行信息交流和資源利用的關(guān)系網(wǎng)，是一個由某些個體或組織間社會關(guān)系構(gòu)成的動態(tài)的系統(tǒng)[7]。社會網(wǎng)絡(luò)分析方法（SNA）是由數(shù)學(xué)的圖形理論推導(dǎo)出來的一套用于研究社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系及其屬性的數(shù)學(xué)分析方法。近年來，社會網(wǎng)絡(luò)分析法已被運用到合著和引文網(wǎng)絡(luò)研究、競爭情報、知識管理、網(wǎng)絡(luò)信息資源評價以及科學(xué)評價等眾多領(lǐng)域。如Yas-minH.Said等構(gòu)建了許多著名學(xué)者的合作網(wǎng)絡(luò)，基于作者合作網(wǎng)絡(luò)的集聚特征，劃分了作者合作的類型[8]。胡一竑等利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論對國內(nèi)外供應(yīng)鏈管理研究領(lǐng)域的科研合作網(wǎng)絡(luò)進行了對比研究，證明國內(nèi)和國際科研合作網(wǎng)絡(luò)都是無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，但在在合作規(guī)模與合作程度上有很大差別[9]。魏瑞斌利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析了關(guān)鍵詞共現(xiàn)問題，并且利用點中心度等指標(biāo)把關(guān)鍵詞在網(wǎng)絡(luò)中的地位及其相互關(guān)系以量化的形式予以揭示[10]。劉璇等將社會網(wǎng)絡(luò)分析法運用于科研團隊的發(fā)現(xiàn)和評價，利用2-派系和滾雪球相結(jié)合的方法發(fā)現(xiàn)科研團隊，分析了團隊合作程度（網(wǎng)絡(luò)平均度、聚類系數(shù)）、核心作者影響力團隊總產(chǎn)出能力的相關(guān)性[11]。張海燕等通過構(gòu)建團隊成員間的合作矩陣，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析進行團隊合作度評估，用以判斷創(chuàng)新團隊的組建有效性及其合作潛力[12]。李遠明等運用社會網(wǎng)絡(luò)分析的組件、密度及中心性等整體網(wǎng)分析指標(biāo)對其?？蒲腥藛T合作的緊密程度、團隊合作的基本結(jié)構(gòu)等進行了分析[13]。
2 跨學(xué)科團隊指標(biāo)體系
跨學(xué)科團隊是由來自兩個及更多學(xué)科的研究人員通過信息、數(shù)據(jù)、技巧、工具、視角、概念和理論等的交叉、融合，以推進基本的認識或解決諸多問題，而且其解決方法超越了單一學(xué)科或是單一研究實踐領(lǐng)域的范圍。因此，我們對于跨學(xué)科團隊的評價除了傳統(tǒng)的研究基礎(chǔ)的評價以外，重點考慮其團隊的跨學(xué)科度以及團隊合作度。
2.1 跨學(xué)科度
跨學(xué)科度指的是團隊中成員的學(xué)科跨度，如果團隊中的成員來自于同一學(xué)科，則所在團隊就不能稱之為跨學(xué)科團隊。A.L.Porter等提出了測度研究人員專業(yè)化的指標(biāo)S， ，表示歸屬到類別 上的目標(biāo)文獻數(shù)。[14]我們利用專業(yè)化指標(biāo)提出團隊跨學(xué)科度，，其中表示歸屬到類別 上的研究人員數(shù)。團隊A中的有 個研究人員，如每個人的學(xué)科類別都不同的話，則跨學(xué)科度 ；如果所有人員都是同一學(xué)科類別的話，則跨學(xué)科度 。
2.2 合作度
跨學(xué)科團隊作為典型的知識密集型組織，團隊成員間的知識交流是其知識創(chuàng)新的重要途徑之一。一個具有良好合作基礎(chǔ)的團隊，其內(nèi)部的合作網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該是較為緊湊的，各成員之間的合作聯(lián)系（如共同發(fā)表文章、文章共引、共同合作項目等）應(yīng)該是較多的。在社會網(wǎng)絡(luò)的理論中可以采用如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)密度、凝聚力指數(shù)等來描述團隊成員的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，其中密度（即實際存在的聯(lián)系與理論上可以達到最大數(shù)量聯(lián)系的比例）可以用來描述網(wǎng)絡(luò)凝聚力的總體水平。因此，本文借用網(wǎng)絡(luò)密度的概念來表示合作度 ， ，其中 為實際存在的聯(lián)系數(shù)， 為成員數(shù)。如果所有成員之間不存在聯(lián)系則合作度為 ，如果所有成員之間都存在聯(lián)系則合作度為 。
2.3 在現(xiàn)有科研團隊指標(biāo)體系中的應(yīng)用
跨學(xué)科度與合作度這兩個概念可以用于對現(xiàn)有的科研團隊指標(biāo)體系進行修正，使得現(xiàn)有的科研團隊的評價指標(biāo)可以應(yīng)用于跨學(xué)科團隊的評價。以文獻4中的高校科研團隊績效評價指標(biāo)體系為例。文獻4以隊伍建設(shè)、科研項目、科研成果、制度建設(shè)、平臺建設(shè)為準則層，運用層次分析（AHP）法構(gòu)建了科研團隊績效評價指標(biāo)體系，如果在這個指標(biāo)體系引入跨學(xué)科度和合作度這兩個概念，則可以真正體現(xiàn)跨學(xué)科合作的高?？蒲袌F隊的評價目的。科研團隊的得分值為 ，為準則層權(quán)重，為相關(guān)指標(biāo)的值 。如果在隊伍建設(shè)指標(biāo)（）中引入跨學(xué)科度，在科研項目（）、科研成果（）中引入合作度，則科研團隊的得分值變?yōu)?，其中 為團隊成員的跨學(xué)科度， 為團隊成員合作科研項目的合作度， 為團隊成員合作科研成果的合作度。
2.4 在發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科團隊研究中的應(yīng)用
如何利用現(xiàn)有的中國知網(wǎng)、WEB OF SCIENCE等數(shù)字期刊數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科團隊是高校進行跨學(xué)科研究的重要工作，通過跨學(xué)科度與合作度這兩個概念可以方便的發(fā)現(xiàn)具有跨學(xué)科合作背景的團隊。如通過科研團隊成員的合著文章關(guān)系計算合著合作度可以顯性地判斷團隊目前的合作關(guān)系，一般認為合著合作度越高團隊的合作關(guān)系越緊密，則團隊的合作基礎(chǔ)越好。在研究團隊的合作基礎(chǔ)時，我們不僅僅考慮團隊的顯性合作基礎(chǔ)，特別是在需要挖掘隱形合作團隊時，因此我們可以考慮一些其他的論著關(guān)系。通常認為文獻同被引的數(shù)量越多，即同被引強度越大，則它們之間的相似度也越大，說明有共引文獻的研究人員有共同的研究內(nèi)容，因此我們把研究人員的共引關(guān)系作為潛在的合作關(guān)系。那么通過計算共引關(guān)系合作度則可以判斷團隊的潛在合作關(guān)系，共引關(guān)系合作度越高，則團隊的潛在合作關(guān)系越強。
3 結(jié)論
本文基于社會網(wǎng)絡(luò)分析理論研究了跨學(xué)科團隊的評價指標(biāo)， 提出了跨學(xué)科度以及合作度的概念，并把這兩個概念應(yīng)用于跨學(xué)科科研團隊的評價和研究。結(jié)果證明， 通過社會網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)來評價跨學(xué)科團隊可以有效地評價跨學(xué)科團隊的跨學(xué)科性質(zhì)，是對傳統(tǒng)的團隊評價方式的有效補充，可以更有效地辨別跨學(xué)科團隊是否具有研究合作基礎(chǔ)，特別對于發(fā)掘尚未有合作基礎(chǔ)，但有良好跨學(xué)科研究潛力的團隊有很好的作用。
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第8篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
關(guān)鍵詞：友誼關(guān)系 社會網(wǎng)絡(luò) 社會網(wǎng)絡(luò)分析
友誼作為一種人際現(xiàn)象，是朋友之間，一對一的相互作用過程。人們常說：大學(xué)是一個小社會，步入大學(xué)就等于步入半個社會。然而，在現(xiàn)在的大學(xué)校園生活中，由于網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及，越來越多的大學(xué)生不愿意走出宿舍，不愿意和其他人進行交流。但在大學(xué)校園文化中，互動、交流，和他人建立良好的友誼往往是大學(xué)生能力的體現(xiàn)，因此我們有必要對大學(xué)生在學(xué)習(xí)、生活過程中形成的友誼進行研究，而社會網(wǎng)絡(luò)給我提供了一種新的視角。
一 、友誼關(guān)系的相關(guān)研究
Bukowski、Hoza & Boivin（1993）認為，良好的友誼關(guān)系會對青少年的情緒調(diào)適有正向的影響作用，即當(dāng)青少年擁有朋友且友誼關(guān)系穩(wěn)定時，青少年本身的社會適應(yīng)能力會更強[1]。Harris（1995）甚至認為，同學(xué)對青少年個人人格發(fā)展的影響有時比父母還要重要[2]。謝雨生、吳齊殷與李文杰（2006）指出，在青少年時期，個人除了最為關(guān)切的學(xué)業(yè)成就外，最重要的事莫過于如何結(jié)交到好朋友并且維持這些友誼[3]。因此，友誼關(guān)系成為青少年研究中的熱點問題。
從國內(nèi)的研究來看，主要集中在分析大學(xué)生友誼關(guān)系在社會、情感和認知等方面的功能，從心理學(xué)和社會學(xué)角度出發(fā)，提出如何加強大學(xué)生友誼關(guān)系的培養(yǎng)等，但是他們都忽視了大學(xué)生友誼關(guān)系形成的內(nèi)在因素及影響大學(xué)生友誼關(guān)系發(fā)展的先天條件。
二、友誼關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)的研究設(shè)計
社會網(wǎng)絡(luò)分析法是一種社會學(xué)研究方法，社會學(xué)理論認為社會不是由人而是由網(wǎng)絡(luò)組成的。網(wǎng)絡(luò)是由許多節(jié)點組成的，兩個節(jié)點之間的連接組成網(wǎng)絡(luò)的邊， 其中節(jié)點代表網(wǎng)絡(luò)中不同的個體， 邊則表示個體間的關(guān)系，兩個節(jié)點之間具有一定的關(guān)系則連一條邊。友誼關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要是指人與人之間相互交往過程中形成的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，研究友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的特征有利于分析大學(xué)生友誼關(guān)系形成的內(nèi)在因素，以及成員之間的相互關(guān)系，有利于從量化角度出發(fā)研究友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。
本文主要通過問卷調(diào)查的方式，收集某院校某專業(yè)206位大學(xué)生通過一段時間的學(xué)習(xí)、生活、課外實踐活動等形成的友誼關(guān)系數(shù)據(jù)。每隔一段時間收集一段數(shù)據(jù)，共收集4次數(shù)據(jù)，再結(jié)合已有的文獻資料，通過訪談等方式對數(shù)據(jù)進行有效性處理統(tǒng)計。運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對數(shù)據(jù)進行分析，得出大學(xué)生友誼關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，再分析其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特性，最后擬給出大學(xué)生友誼關(guān)系所形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特點以、影響其形成的特定因素以及網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的趨勢.
三、友誼關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)的特征
本文將利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET6.0，主要從網(wǎng)絡(luò)密度、中心性、平均路徑長度、聚類系數(shù)等特征來分析大學(xué)生友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的群體特征。
1.密度
本文中大學(xué)生友誼網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模為206。密度（Density）反映了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點與節(jié)點之間的相互聯(lián)系，即節(jié)點之間相互聯(lián)系的緊密程度。根據(jù)劉軍關(guān)于整體網(wǎng)密度的計算公式[4]，如果網(wǎng)絡(luò)密度越接近于1，則說明網(wǎng)絡(luò)對其中成員間關(guān)系的影響越大，成員之間聯(lián)系緊密度越大；反之，說明成員之間聯(lián)系不緊密。本文中四次測量數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)密度如圖1所示。
從圖1可以得出，4次調(diào)查得到的友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度非常低，說明該網(wǎng)絡(luò)對成員間關(guān)系的影響不大，成員之間緊密程度不高，同學(xué)之間交往能力不強。但從4次數(shù)據(jù)的變化看，友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的密度有所增大，說明同學(xué)們之間的友誼關(guān)系隨著時間的變化在加深但變化不大，因此我們需要一些外在的因素來推動友誼關(guān)系的發(fā)展。
2.中心性
中心性是對學(xué)生權(quán)利進行量化分析的一個重要指標(biāo)。在分析網(wǎng)絡(luò)中位置問題時，可以利用中心性的“中心度”和“中心勢”兩種特征指標(biāo)。中心度是用來描述朋友網(wǎng)絡(luò)中每個學(xué)生占據(jù)的核心性；中心勢是用來刻畫朋友網(wǎng)絡(luò)圖的整體中心性。四次測量數(shù)據(jù)的中心性分析如圖2所示。
從圖2來看，4次調(diào)查分析得到友誼網(wǎng)絡(luò)的點出度中心度隨時間的變化在逐漸增大，說明同學(xué)們整體在友誼網(wǎng)絡(luò)中的活躍性在提升，呈現(xiàn)出一種積極向上的趨勢，有意愿去和他人建立朋友關(guān)系。
3.平均路徑長度（Avg Distance）是指網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點之間距離的平均值，反映的是網(wǎng)絡(luò)成員之間的緊密程度。如果平均值越小，說明網(wǎng)絡(luò)之間信息交流所需要的時間就越短。另外，網(wǎng)絡(luò)中凝聚力指數(shù)值越高，說明該網(wǎng)絡(luò)的凝聚力越強，反之，凝聚力越弱。
圖3顯示，隨著時間的變化，網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點之間友誼的傳遞從3個人下降到2個人，說明整個網(wǎng)絡(luò)的分離程度在減小，網(wǎng)絡(luò)成員之間獲取友誼的概率在增大。另外網(wǎng)絡(luò)的凝聚力指數(shù)也隨時間在變大，說明整個網(wǎng)絡(luò)的向心力、凝聚力在加深。
4.聚集系數(shù)（Overall graph clustering coefficient）
聚集系數(shù)是指網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點聚集程度的系數(shù)，經(jīng)常表現(xiàn)形式為在社會網(wǎng)絡(luò)中我們常發(fā)現(xiàn)你的兩個朋友也可能是朋友關(guān)系。圖4表示友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的4次聚集系數(shù)。
圖4顯示，4次測試的聚集系數(shù)均在0.5以下，說明該網(wǎng)絡(luò)中的聚類性偏弱，學(xué)生之間不太愿意進行交流、互動。但是從圖4的整體曲線來看，雖然第2次的聚集系數(shù)最低（在此不做詳細研究），但整體而言還是在擴大，說明學(xué)生之間的交流、互動行為在增多，朋友之間的網(wǎng)絡(luò)在延伸、擴展。
四、研究結(jié)論和展望
通過運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對大學(xué)生友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行分析，得出該測試群體的網(wǎng)絡(luò)密度比較低，網(wǎng)絡(luò)群體之間的聯(lián)系不太緊密，其原因可能是由于大學(xué)生對友誼關(guān)系的不重視，對群體的融入性有抵觸。但是，從四次調(diào)查數(shù)據(jù)來看，隨時間的變化，分析結(jié)果都在向內(nèi)集中，說明學(xué)生之間的緊密性越來越高，相互之間的凝聚力越來越大，因此，高校教育者應(yīng)加強對大學(xué)生友誼關(guān)系的培養(yǎng)，讓大學(xué)生們走出宿舍、走出網(wǎng)絡(luò)，融入到大學(xué)校園文化之中。
社會網(wǎng)絡(luò)分析一種新的角度和方法，它關(guān)注系統(tǒng)中個體相互關(guān)聯(lián)的作用的拓撲結(jié)構(gòu)，是理解復(fù)雜系統(tǒng)性質(zhì)和功能的基礎(chǔ)。在傳統(tǒng)文化與主流文化交流日益緊密的情況下，探討多元文化背景下大學(xué)生的友誼關(guān)系網(wǎng)絡(luò)特性，運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，給我提供了一個新的視角。本文只是一個個案，采集數(shù)據(jù)有限，后續(xù)可以采取更多的數(shù)據(jù)和樣本，來繼續(xù)驗證相關(guān)結(jié)論，做出更準確的分析。
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第9篇：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文
由于實際的網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜，是一個由200多個國家和近400個組成的網(wǎng)絡(luò)，分析起來較為復(fù)雜，因此這里以一個假想的組成的簡易網(wǎng)絡(luò)為例，介紹社會網(wǎng)絡(luò)分析在研究中的應(yīng)用。如表1所示，這是一個假設(shè)的網(wǎng)絡(luò)。
2構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)
網(wǎng)絡(luò)可以使用矩陣、二分圖和超圖來表示，所有這些表示方法都包含了相同的信息。在表1中，使用的是矩陣表示的網(wǎng)絡(luò)。矩陣ijAa，叫做從屬矩陣。矩陣A是一個行代表行動者，列代表事件的雙模關(guān)系矩陣。具體地表示為：1j0jijIGOaIGO如果國家i參與了如果國家i未參與網(wǎng)絡(luò)也可以用二分圖來表示，如圖1所示，其中的點被分為兩個子集，所有的邊都是在不同子集的節(jié)點對之間的，表示該國家屬于某個。二分圖的優(yōu)點是，可以清晰地看到國家之間以及國家和之間的非直接聯(lián)系。網(wǎng)絡(luò)還可以用超圖來表示，如圖2所示。因為從屬網(wǎng)絡(luò)可以用實體子集的集合來描述，所以每個事件描述了它所包含的行動者的子集，每個行動者描述了它所屬的事件的子集。用這種方式看待從屬網(wǎng)絡(luò)是超圖方法的基礎(chǔ)。超圖包含一組客體，稱為點，以及一個客體子集的集合，稱為邊。在網(wǎng)絡(luò)中，一個包含N個國家的點集和M個的邊集組成的超圖用符號表示為HN,M。通過點和邊的轉(zhuǎn)置，就可以得到對偶超圖*HM,N。對偶超圖里，被描述成點，行動者被描述成邊。盡管表示網(wǎng)絡(luò)的方式有三種，但矩陣是其中最常用的一種方法。這是因為一方面矩陣在進行變換和運算時比較方便，另一方面，二分圖和超圖都不適用于大規(guī)模的社會網(wǎng)絡(luò)分析，表示起來十分復(fù)雜。將圖1中的矩陣進行TAA的轉(zhuǎn)化，即得到表2所示的國家之間的社會關(guān)系矩陣S，圖3是國家之間的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖。利用矩陣S對國家的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行分析。當(dāng)然，這里也可以通過轉(zhuǎn)化TAA得到的社會關(guān)系矩陣，本文以分析國家之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系為例，之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可以同理進行分析。
2.1網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)分析
在網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，可以對網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)進行全面的分析。這里結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)研究的熱點問題，主要講述節(jié)點的中心性分析和網(wǎng)絡(luò)的聚類分析。進行中心性分析是為了找出一些在中活躍程度較高、作用比較突出的國家，它們對整個網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的影響比較顯著。通過聚類分析找出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相類似的國家，根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析理論就可以推斷這些國家可能在國際事務(wù)中會表現(xiàn)出相似的行為，這對揭示對國家、國際關(guān)系的影響有重要的意義。（在進行相關(guān)數(shù)據(jù)分析和處理的時候，使用了Ucinet6.0分析軟件）。中心性分析社會網(wǎng)絡(luò)分析中，中心性分析的方法很多，常用的包括點度中心度（Degeecentrality）、接近中心度（closenesscentrality）和中介中心度（Betweennesscentrality）分析。在矩陣S中，國家的點度中心度是該國與其他國家共同參與的數(shù)量之和，這個指標(biāo)揭示了該國與其他國家聯(lián)系的緊密程度，但是它沒有考慮到其他節(jié)點的重要程度。國家的接近中心度是通過該國到達其他國家的距離來計算的，這個指標(biāo)可以用來估計信息或者資源傳遞到一個給定節(jié)點的時間。國家的中介中心度是通過最短路徑的數(shù)量來計算的，最短路徑是指該國作為兩國發(fā)生聯(lián)系必須經(jīng)過的節(jié)點，它反映了網(wǎng)絡(luò)的效能對一個國家依賴程度。不過，接近中心度和中介中心度都沒有考慮所有路徑的意義。之后，隨著研究的深入，又出現(xiàn)了一些測量特定性質(zhì)的中心度算法。這些中心度算法包括特征向量中心度（eigenvectorcentrality），信息中心度（informationcentrality），流中介中心度，特征向量中心度測量了一個國家吸引網(wǎng)絡(luò)資源的能力，信息中心度和流中介中心度測量了一個國家在網(wǎng)絡(luò)中接受信息資源的效率。在實際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)網(wǎng)絡(luò)分析的實際需要，綜合運用多種分析方法。對矩陣S進行六種中心度分析的結(jié)果，從中可以看出，美國和法國的點度中心度是最高的，但是法國的接近中心度、中介中心度和信息中心度都比美國高，這是因為法國與更多的國家有直接的聯(lián)系。在特征向量中心度上，美國比法國擁有更高的中心度，這是因為美國與英國有很強的直接聯(lián)系。
2.2聚類分析
當(dāng)兩個國家與其他國家之間的聯(lián)系相同，就稱它們在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上等價。事實上，完全等價是非常少見的，因此在位置分析中，可以嘗試找出位置相類似的國家。聚類分析的方法主要包括層次聚類分析法（HierachicalCluster）、迭代相關(guān)收斂法（ConvergentCorrelations）和多維標(biāo)度法（Multidimensionalscaling）。這里，以最常用的層次聚類分析法為例進行層次聚類。為了判斷兩個國家的相似程度，需要對兩兩國家聯(lián)系的相似性進行度量，當(dāng)前的度量方法主要有距離法和相關(guān)系數(shù)法。在網(wǎng)絡(luò)中普遍使用的是距離法，在社會關(guān)系矩陣S上，應(yīng)用距離法可以得到一個距離矩陣D。距離矩陣可以通過兩種方法進行計算，一種是通過絕對值計算的通過絕對值進行計算，得到的絕對距離矩陣。從中可以看出，雖然法國和俄羅斯同中國聯(lián)系的緊密程度是相同的，但俄羅斯與中國的距離更近，更易于劃分為同一類。這是因為中國和俄羅斯的對外聯(lián)系十分相似，都只同法國參加了同樣的，而法國還與美國和英國參加了同樣的。所以在接下來的聚類分析過程中，俄羅斯就更容易同中國劃分為一類國家。在得到絕對距離矩陣以后，利用層次聚類法對國家進行分類。首先將每個國家作為一個獨立的類，共有5個獨立的類。然后增加距離的大小，以此作為分類的參考，直到得到想要的分類結(jié)果。通過逐漸減少分類的數(shù)量，可以得到表5的分類結(jié)果。依據(jù)分類結(jié)果，認為美國和英國在網(wǎng)絡(luò)中具有相類似的地位，根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析中網(wǎng)絡(luò)地位和角色的相關(guān)理論，可以推斷它們會在一些國際問題中表現(xiàn)出相似的行為。
3影響
