图谱理论与复杂网络相关算法pdf

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书名：算法设计技巧与分析

作者：[沙特]M. H. Alsuwaiyel

译者：吴伟昶

豆瓣评分：7.5

出版社：电子工业出版社

出版年份：2004-8

页数：318

内容简介：

本书是国际著名算法专家李德财教授主编的系列丛书“Lecture Notes Series on Computing”中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术，在表达每一种技术时，阐述它的应用背景，注意用与其他技术比较的方法说明它的特征，并提供大量相应实际问题的例子。本书同时也强调了对每一种算法的详细的复杂性分析。全书分七部分19章，从算法设计和算法分析的基本概念和方法入手，先后介绍了递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历等技术，对NP完全问题进行了基本但清楚的讨论。对概率算法、近似算法和计算几何这些近年来发展迅猛的领域也用一定的篇幅讲述了基本内容。书中每章后都附有大量的练习题，有利于读者对书中内容的理解和应用。

本书结构简明，内容丰富，适合于作为计算机学科以及相关学科算法课程的教材和参考书，尤其适宜于学过数据结构和离散数学课程之后的算法课教材。同时也可作为从事算法研究的一本好的入门书。

❷ 大数据与复杂网络

写这篇文章，有两个原因：

看了李院士的《大数据研究的科学价值》，有些感触。

我自己做了一段时间社交，也有一些想法。

之前也写过复杂网络的东西，但是都非常肤浅，没有真正的理解复杂网络，近期看了一些资料，有了进一步的理解。

李院士的文章，是从科学家的角度，理解大数据的价值。从文章中，我了解到以下几点：

数据inside：未来数据将数据转换为产品或者服务的人。

分析即服务：Aaas。构建一个统一的数据分析平台，提供丰富的api，供数据分析师进行分析，挖掘金矿。是一件很有用，同时也很有钱途的事业。

大数据的存储、计算、挖掘分析的技术，还需要更进一步的发展。一些同学，规划自己的职业生涯，把这个作为储备，现在开始学习，是一个非常好的选择。我之前做过一些存储相关的东西，存储还是要往多层方向发展。

在大数据中的个体之间存在着关系，有可能大数据的本质就是复杂网络的本质。为研究指名了一个方向。

第四范式：之前的研究都需要有模型，在大数据的背景之下：所有的模型都是错误的，进一步说，没有模型你也可以成功。

文章中，李院士提到大数据的本质，可能就是复杂网络的本质。这是因为大数据个体之间都是关系的。举个例子，互联网。个体是网页，网页和网页之间通过超链接互相链接，当然也可能有单向的。互联网就是一个复杂网络。其中的关系已经被验证了意义的重大——PageRank算法——搜索引擎的核心之一。另一方面，大数据的产生，整体分为两类：1）生物科学中，人脑细胞、神经元，基因等等。都是大数据。2）还有就是社会群体产生的。国内现在火热的微博。就每天会产生很大量的数据。在这两类中，我们都要考虑个体之间的关系，都有一些参数和性质：平均路径长度、度分布、聚集系数、核数和介数等。这些都可以归结到复杂网络的研究当中。不过，大数据的研究刚刚开始，其本质是否就是复杂网络所能解释的还很难说。复杂网络本身也在发展演变的过程中，几年之后，那时的复杂网络也不是现在的样子。但是，社交网络确确实实是复杂网络的体现。所以，通过复杂网络的理论，研究大数据，研究社交网络，一定是一个很好的方向。

说了半天的复杂网络，到底复杂网络是什么呢？这里，我只说说我对复杂网络的浅显理解。也欢迎大家指点、讨论。我们一般所说的复杂网络具备两个特点：

无尺度

小世界

看起来很玄的两个词，那么该如何理解呢？无尺度的概念，比较好理解：就是网络中的度分布满足幂律分布。幂律分布可以理解度的分布比较集中。我们以新浪微博为例，粉丝上千万那的人非常少，百万的人也非常少。更多的是几百粉丝的。直白一点说，就是粉丝非常多的人很少，很集中。粉丝比较少的，分布就比较广，比较多。我之前做微博数据分析的时候，有统计过几乎所有用户的粉丝数分布的。完全符合幂律的分布。如果大家需要，可以和我进一步讨论之类。我也可以找找之前的统计数据。

小世界我觉得需要从两个角度考虑：第一个，就是网络中两点的平均最短路径很小。著名的米尔格拉姆实验的第一个结果就是：六度分隔。意思就是在我们的世界上，你想联系任何一个人，你不认识的，平均就需要找5、6个人就可以了。随着社会的发展，facebook等社交网络兴起，这个度越来越小。有报道说，已经是4.5个人就可以了。这个事情比较有意思，前些日子，还有个开发者做了一个微博应用，计算你到某个明星的距离。很多人会想，是不是很远，是不是计算很复杂？其实都不是的，小世界的特性告诉我们，这个值会很小。同时，即使在线读取关注，深度搜索的暴力方式解决，这也是很快的。第二个，不仅仅平均最短路径很小，如果消息在网络中传播，会以很大的概率，通过最短路径传播到目的地。这个很重要，这个是根本。这个是，现在微博上进行微博营销的根本所在。如果没有这个特性，通过转发，甚至是大号的转发，很难出现传播爆发的情况，很难让更多的人知道。所以这个很重要，这个也是米尔格拉姆试验的第二个重要的结果。

其实上面两个结果，都有对应的模型，能够很好的证明，而且，在实际的社交网络中，也得到的验证。大家感兴趣，可以自己研究。

那么大数据，我们作为程序员、作为研究者，能够做什么呢？其实前面也说过了，主要就三点：

存储

计算

算法

我们围绕着这三块进行，无论是工程开发者，还是研究者，都可以在这个过程中发现问题，归纳共性，提炼本质，然后上升到科学的高度。

我目前还没有李老师的高度，我也是围绕着微博做了一些复杂网络相关的研究。我希望，以后，我的工作，也能够为大数据科学进步，起到一点点作用。那我的工作，就真的有价值了。

下面是我自己感兴趣的一些点，欢迎大家讨论：

复杂网络社团结构的发现，对应社交网络中的圈子挖掘。

社交网络中，特定领域，人物影响力的排名。

社交网络中，信息传播的研究

社交网络用户关系的存储

其中，1、2、4我做了比较多的尝试，1、2效果还不错，4没有好的方法。3目前只是了解阶段，还没有开始动手。

仅以此文，抛砖引玉。

【完】

❸ 复杂网络具体应用有哪些

【热心相助】
您好！复杂网络具体应用很广泛，在管理领域应用：
1.复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。本书致力于系统地介绍复杂网络的基础知识和研究进展。由于复杂网络研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，因此本书着眼于复杂网络研究中已经取得的主要研究进展。主要内容包括：网络拓扑特性与模型，复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构，以及复杂网络的同步与控制。清华出版社出版《复杂网络理论及其应用》在复杂网络领域的有关工作。
2.在管理领域应用。可以参考《复杂网络在管理领域的应用研究》。复杂网络作为研究复杂系统的一个新兴工具，以其能较为形象、准确地描述系统主体之间错综复杂的联系，在计算机、生命科学等领域得到了广泛的应用，但其在管理学研究中仍处于起步阶段。《复杂网络在管理领域的应用研究》致力于探索复杂网络在管理领域的具体应用。共分集群演进和创新扩散上下两篇。
上篇为集群演进篇，将集群视为一个复杂适应性系统（CAS），其演进过程实质上是集群自组织进程。抓住集群最本质的特征——各组织间的密切联系，从网络结构演进角度研究了集群自组织。首先通过案例研究方法对集群自组织过程进行了理论上的定性研究；在此基础上，构建了集群自组织的复杂网络分析框架，探讨了集群自组织的不同演化模型，并结合传统的实证研究方法，运用复杂网络工具，对特定集群的自组织过程进行了定量分析。
下篇为创新扩散篇，研究创新在特定网络上的扩散机理。首先构建了基于复杂网络的微观个体决策理论分析框架，给出了一个基于复杂网络的随机阈值模型，并运用该模型研究了新产品在消费者之间以及新技术在企业间两类不同的创新扩散。在新产品扩散中，我们主要研究了正反馈效应、初值敏感性和两个竞争性产品的扩散；而在新技术扩散中，我们重点对扩散的稳定性和脆弱性进行了较为深入的探讨。