圖譜理論與復雜網路相關演算法pdf

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書名：演算法設計技巧與分析

作者：[沙特]M. H. Alsuwaiyel

譯者：吳偉昶

豆瓣評分：7.5

出版社：電子工業出版社

出版年份：2004-8

頁數：318

內容簡介：

本書是國際著名演算法專家李德財教授主編的系列叢書「Lecture Notes Series on Computing」中的一本。本書涵蓋了絕大多數演算法設計中的一般技術，在表達每一種技術時，闡述它的應用背景，注意用與其他技術比較的方法說明它的特徵，並提供大量相應實際問題的例子。本書同時也強調了對每一種演算法的詳細的復雜性分析。全書分七部分19章，從演算法設計和演算法分析的基本概念和方法入手，先後介紹了遞歸技術、分治、動態規劃、貪心演算法、圖的遍歷等技術，對NP完全問題進行了基本但清楚的討論。對概率演算法、近似演算法和計算幾何這些近年來發展迅猛的領域也用一定的篇幅講述了基本內容。書中每章後都附有大量的練習題，有利於讀者對書中內容的理解和應用。

本書結構簡明，內容豐富，適合於作為計算機學科以及相關學科演算法課程的教材和參考書，尤其適宜於學過數據結構和離散數學課程之後的演算法課教材。同時也可作為從事演算法研究的一本好的入門書。

❷ 大數據與復雜網路

寫這篇文章，有兩個原因：

看了李院士的《大數據研究的科學價值》，有些感觸。

我自己做了一段時間社交，也有一些想法。

之前也寫過復雜網路的東西，但是都非常膚淺，沒有真正的理解復雜網路，近期看了一些資料，有了進一步的理解。

李院士的文章，是從科學家的角度，理解大數據的價值。從文章中，我了解到以下幾點：

數據inside：未來數據將數據轉換為產品或者服務的人。

分析即服務：Aaas。構建一個統一的數據分析平台，提供豐富的api，供數據分析師進行分析，挖掘金礦。是一件很有用，同時也很有錢途的事業。

大數據的存儲、計算、挖掘分析的技術，還需要更進一步的發展。一些同學，規劃自己的職業生涯，把這個作為儲備，現在開始學習，是一個非常好的選擇。我之前做過一些存儲相關的東西，存儲還是要往多層方向發展。

在大數據中的個體之間存在著關系，有可能大數據的本質就是復雜網路的本質。為研究指名了一個方向。

第四範式：之前的研究都需要有模型，在大數據的背景之下：所有的模型都是錯誤的，進一步說，沒有模型你也可以成功。

文章中，李院士提到大數據的本質，可能就是復雜網路的本質。這是因為大數據個體之間都是關系的。舉個例子，互聯網。個體是網頁，網頁和網頁之間通過超鏈接互相鏈接，當然也可能有單向的。互聯網就是一個復雜網路。其中的關系已經被驗證了意義的重大——PageRank演算法——搜索引擎的核心之一。另一方面，大數據的產生，整體分為兩類：1）生物科學中，人腦細胞、神經元，基因等等。都是大數據。2）還有就是社會群體產生的。國內現在火熱的微博。就每天會產生很大量的數據。在這兩類中，我們都要考慮個體之間的關系，都有一些參數和性質：平均路徑長度、度分布、聚集系數、核數和介數等。這些都可以歸結到復雜網路的研究當中。不過，大數據的研究剛剛開始，其本質是否就是復雜網路所能解釋的還很難說。復雜網路本身也在發展演變的過程中，幾年之後，那時的復雜網路也不是現在的樣子。但是，社交網路確確實實是復雜網路的體現。所以，通過復雜網路的理論，研究大數據，研究社交網路，一定是一個很好的方向。

說了半天的復雜網路，到底復雜網路是什麼呢？這里，我只說說我對復雜網路的淺顯理解。也歡迎大家指點、討論。我們一般所說的復雜網路具備兩個特點：

無尺度

小世界

看起來很玄的兩個詞，那麼該如何理解呢？無尺度的概念，比較好理解：就是網路中的度分布滿足冪律分布。冪律分布可以理解度的分布比較集中。我們以新浪微博為例，粉絲上千萬那的人非常少，百萬的人也非常少。更多的是幾百粉絲的。直白一點說，就是粉絲非常多的人很少，很集中。粉絲比較少的，分布就比較廣，比較多。我之前做微博數據分析的時候，有統計過幾乎所有用戶的粉絲數分布的。完全符合冪律的分布。如果大家需要，可以和我進一步討論之類。我也可以找找之前的統計數據。

小世界我覺得需要從兩個角度考慮：第一個，就是網路中兩點的平均最短路徑很小。著名的米爾格拉姆實驗的第一個結果就是：六度分隔。意思就是在我們的世界上，你想聯系任何一個人，你不認識的，平均就需要找5、6個人就可以了。隨著社會的發展，facebook等社交網路興起，這個度越來越小。有報道說，已經是4.5個人就可以了。這個事情比較有意思，前些日子，還有個開發者做了一個微博應用，計算你到某個明星的距離。很多人會想，是不是很遠，是不是計算很復雜？其實都不是的，小世界的特性告訴我們，這個值會很小。同時，即使在線讀取關注，深度搜索的暴力方式解決，這也是很快的。第二個，不僅僅平均最短路徑很小，如果消息在網路中傳播，會以很大的概率，通過最短路徑傳播到目的地。這個很重要，這個是根本。這個是，現在微博上進行微博營銷的根本所在。如果沒有這個特性，通過轉發，甚至是大號的轉發，很難出現傳播爆發的情況，很難讓更多的人知道。所以這個很重要，這個也是米爾格拉姆試驗的第二個重要的結果。

其實上面兩個結果，都有對應的模型，能夠很好的證明，而且，在實際的社交網路中，也得到的驗證。大家感興趣，可以自己研究。

那麼大數據，我們作為程序員、作為研究者，能夠做什麼呢？其實前面也說過了，主要就三點：

存儲

計算

演算法

我們圍繞著這三塊進行，無論是工程開發者，還是研究者，都可以在這個過程中發現問題，歸納共性，提煉本質，然後上升到科學的高度。

我目前還沒有李老師的高度，我也是圍繞著微博做了一些復雜網路相關的研究。我希望，以後，我的工作，也能夠為大數據科學進步，起到一點點作用。那我的工作，就真的有價值了。

下面是我自己感興趣的一些點，歡迎大家討論：

復雜網路社團結構的發現，對應社交網路中的圈子挖掘。

社交網路中，特定領域，人物影響力的排名。

社交網路中，信息傳播的研究

社交網路用戶關系的存儲

其中，1、2、4我做了比較多的嘗試，1、2效果還不錯，4沒有好的方法。3目前只是了解階段，還沒有開始動手。

僅以此文，拋磚引玉。

【完】

❸ 復雜網路具體應用有哪些

【熱心相助】
您好！復雜網路具體應用很廣泛，在管理領域應用：
1.復雜網路研究正滲透到數理學科、生命學科和工程學科等眾多不同的領域，對復雜網路的定量與定性特徵的科學理解已成為網路時代科學研究中一個極其重要的挑戰性課題。本書致力於系統地介紹復雜網路的基礎知識和研究進展。由於復雜網路研究具有很強的跨學科特色，並且新的問題和研究成果不斷涌現，因此本書著眼於復雜網路研究中已經取得的主要研究進展。主要內容包括：網路拓撲特性與模型，復雜網路上的傳播行為、相繼故障、搜索演算法和社團結構，以及復雜網路的同步與控制。清華出版社出版《復雜網路理論及其應用》在復雜網路領域的有關工作。
2.在管理領域應用。可以參考《復雜網路在管理領域的應用研究》。復雜網路作為研究復雜系統的一個新興工具，以其能較為形象、准確地描述系統主體之間錯綜復雜的聯系，在計算機、生命科學等領域得到了廣泛的應用，但其在管理學研究中仍處於起步階段。《復雜網路在管理領域的應用研究》致力於探索復雜網路在管理領域的具體應用。共分集群演進和創新擴散上下兩篇。
上篇為集群演進篇，將集群視為一個復雜適應性系統（CAS），其演進過程實質上是集群自組織進程。抓住集群最本質的特徵——各組織間的密切聯系，從網路結構演進角度研究了集群自組織。首先通過案例研究方法對集群自組織過程進行了理論上的定性研究；在此基礎上，構建了集群自組織的復雜網路分析框架，探討了集群自組織的不同演化模型，並結合傳統的實證研究方法，運用復雜網路工具，對特定集群的自組織過程進行了定量分析。
下篇為創新擴散篇，研究創新在特定網路上的擴散機理。首先構建了基於復雜網路的微觀個體決策理論分析框架，給出了一個基於復雜網路的隨機閾值模型，並運用該模型研究了新產品在消費者之間以及新技術在企業間兩類不同的創新擴散。在新產品擴散中，我們主要研究了正反饋效應、初值敏感性和兩個競爭性產品的擴散；而在新技術擴散中，我們重點對擴散的穩定性和脆弱性進行了較為深入的探討。