复杂网络论文18篇

引论：我们为您整理了1篇复杂网络论文范文，供您借鉴以丰富您的创作。它们是您写作时的宝贵资源，期望它们能够激发您的创作灵感，让您的文章更具深度。

复杂网络论文

复杂 网络 论文:网络稳定性复杂数据通信论文

1数据通信网络稳定性评估的模型

现在一般网络稳定性评估研究具有很强的针对性，主要针对小型数据通信网络。这种小型数据通信网络从网络架构上进行评估，架构非常简单，因为网络中有很少的节点数量，在这种情况下对其进行与之相关的建模行为非常容易，并且对稳定性的评估相对简单。随着科技不断的发展，计算机不断高科化，网络规模也越来越大，其中也提升了结构的复杂性。利用传统式的稳定性评估指标对数据通信网络的稳定性情况来进行评估，在传统的基础上稳定性评估会大大降低它的性和可信度，这其中最主要的一个原因就是现在计算机发展的度在很大程度上根本适应不了一些复杂性数据通信网络的稳定性评估，一大部分初步性的数据很难根据有效测量来进行完善获取，比如，信息指标和网络节点数据等，很大一部分的数据还需要有一个系统的理论推算演变过程。数据通信网络稳定性评估对数据的依赖性和一些简便的网络结构相比较之下，只需节点设备中2个过程中的参数指标即可。对于相对比较复杂的网络而言就需要使数据在每个状态之间进行相应的转移行为，这种转移数据需要根据参数估计方法，通过对原始资料进行统计分析来进行取得。

2数据通信网络稳定性评估办法

状态枚举法状态枚举法也叫状态穷举法，这种叫法主要是由这种方法中的性质来决定的。这种方法的主要特征从状态集合中逐一列举各种发生状态，列举这种发生状态主要是从利用概率，从较大的状态开始，于此同时，根据他们之间一些与之相关的条件来进行合理的计算，从而确切的合理分析。状态枚举法的基础展开式为：（p1＋q1）（p2＋q2）（p3＋q3）…（pN＋qN）；P（）i=fi（x+1，Y-1）+fi（x+1,y+1）-fi（x-1，y-1）-fi（x-1，y+1）；q（）i=fi（x-1，y+1）+fi（x+1，y+1）-fi（x-1，y-1）-fi（x+1，y-1）；展开式中：P1，q1分别指的是第i个节点设备处在工作状态时和失效时的概率；N代表网络系统中的节点量；T（s）指的是系统状态概率；Nf，N－Nf分别是状态失效和正常的节点量。由上面的式子不难看出，任何相互之间的枚举状态相互排斥，由此可知道累计失效概率在实际工作中的表现形式是各失效状态概率之间的和。对于此中的枚举终止，枚举法则是把枚举终止于通过失效阶数而确定的层次。

3结束语

综上所述，计算机通信技术是一种现代较为先进的通信技术，其主要以数据形式出现的，在计算机与计算机或者计算机与终端设备之间的信息传递技术，由于其自身的信息传递快，数据安全性高，以及抗干扰的能力强。所以，在现代化的社会各项领域中得到了较为广泛的应用。

作者：李旭港单位：深圳市公安边防支队

复杂网络论文:复杂动力网络软件工程论文

1复杂动力网络的意义分析

诸多的软件工程专家都表示，复杂动力网络的研究具有划时代的意义，例如，复杂动力网络在解决如何提升大规模网络的传输效率，不断增加网络的可信度和稳定性，以及避免恶意袭击和随机错误给人们所带来的经济损失等方面，都有着非常重要的作用。而且，这些问题的解决必须要依据复杂网络的理论知识和技术上的发展。

2复杂动力网络的特征分析

2.1复杂动力网络的同步效应

网络上的同步这是社会中广泛存在的一种非常重要的非线性现象。并且在现实生活中，有着非常复杂网络在弱耦合情况喜爱可以在很大程度上展示同步的倾向性，而且，在对于全连接的网络中，无论是耦合强度大小，只要是网络进行充分连接，对于一个全局耦合的网络就一定要能够进行相应的同步，对于最近的邻居耦合网络，若一个局部耦合网络也不一定能够进行同步，在更为宽泛的意义上看，网络上的同步要分情况来看，有时是有优势，但是有的时候也会有害处。有益的网络同步可以更好地运用在软件工程中去，例如，可以更好地运用在保密通信和语言涌现和组织管理的协调上进行高效运行，如果是有害的同步，则很有可能会造成传输控制协议的增加，或者是出现网络信息堵塞的情况，从目前的情况来看，网络上的同步在核磁共振和激光设备中运用更加广泛和成熟。所以，对于有益的网络同步，我们一定要切实采取各种技术手段来保持网络系统上的同步性，但是，对于有害的网络同步，就必须要加以制止。

2.2复杂动力网络上的控制

复杂动力网络由于具备大量的节点，以及相对复杂的拓扑结构，使得传统的控制手段已经不能地适应当前软件工程的运用。人们相继提出了自适应控制和线性反馈控制、切换控制以及牵制控制等方面。在当前复杂动力网络系统中，我们就不仅仅可以通过控制网络上的所有节点来实现一个既定的目标，而且，在大多数的情况下，就是希望能通过控制尽量少的节点来实现各种目标，这就是牵制控制。复杂网络的牵制控制方面，基本上有两种不同的控制策略，主要是可以分为，随机控制策略和目的性选择策略。总的来说，就是随机选择一些节点来进行牵制控制，但是，目的性的控制策略，就是严格按照一定规则来选择有效地节点进行控制，实际上，牵制控制所涉及的领域非常广，其中就包括网络结构和节点动力学，以及相应的网络耦合强度等一些方面，为此，对于牵制控制来说，如何来选择网络耦合强度和牵制控制器的数目就是当前牵制控制两个最为基本的问题，从具体上看，就是可以给定复杂网络系统和牵制控制策略和网络耦合强度，必须要对多个牵制控制器才能更好地实现网络上的稳定性，所以，这些问题都是需要我们面临的问题。

3复杂动力网络在软件工程中的有效运用

在过去的几年当中，有很多的专家和学者都将复杂网络的理论和方法有效地运用在软件工程中去，例如，可以有效地运用复杂网络的工具分析，并进一步分析了软件网络各种统计特征和网络可视化的软件研究，并得到广泛的运用和发展。在网络化的软件运用过程中，网络软件从某种意义上是一种多结构和多方位的动态演化软件，具有很强的适应性和自组织性以及开放性。从另外一个角度上看，这是相对于传统的网络软件来说，网络式软件的组成单位显得更加主动，并且耦合度也非常松散，在规模上可以适当地进行收缩和拓展，而且网络化的软件可以切实通过发现和挖掘网络资源，从而可以实现资源的有效利用，为客户提供可持续性和安全上的交互与协调服务，更好地满足用户的各种需求。同时，软件系统的运用过程中，这是一种人工上的比较复杂的系统，从而可以导致了统计意义上出现规律上的附和，这就必然会造成软件设计方法和开发过程汇总的某些原则之间存在的关联性。尤其是在200年以来，复杂动力网络阐述了面向对象软件网络的结构与传播代价之间的内在关系，可以说，网络评价传播代价和软件网络之间存在紧密的联系。并且两者的相关系数可以随着网络中的边数结构的增加而减少，这样就能够充分说明在节点一定的情况下，随着边数的增加，可以在网络中形成很大的中枢节点，进而可能导致了平均最短路径长度的减少，同时，平均传播代价也随着减少，平均传播代价和出入度之间的范围都存在负相关，这也在一定程度上会造成网络环境上的异质化更高，其中的平均传播代价就越低，这就是为什么能够出现真实的软件网络，而且网络传播代价显得相对较小，而且，规则网络却使得平均传播代价更大，为此，这就必须要对具体的情况做出详细的分析，才能更好地推动复杂动力网络在软件工程中的应用。

4结语

从以上的情况分析中可以得知，笔者认为，只有深入分析复杂动力网络的结构特征，并对软件工程的运用情况做出详细分析，之后，笔者还进一步阐述如何使得复杂动力网络运用在软件工程中去，才能更好地发挥复杂动力网络在软件工程中的效用。

作者：李岱单位：郧阳师范高等专科学校

复杂网络论文:计算机复杂网络系统论文

一、计算机复杂网络系统竞争性传统方法研究缺陷

1．1分析过程中个体研究不足

在对计算机复杂网络系统竞争性的研究中，主要的研究对象是对于整体的研究，忽略了个体对于整体的影响作用，个体与整体、微观与宏观的并没有统一，个体和整体关系不密切，产生分离，因此对于它们之间难以建立有效的联系，而且在两者之间没有基本的过渡阶段，缺乏基本的联系。成员之间竞争性的分析方式主要是从整体上分析竞争系统，然后再根据长期以来对于其的跟踪研究工程，了解其性能和工作状态，只是在乎整体研究，可是却没有认识到整体是由个体而组成的，因此在研究整体的变化过程需要根据个体的情况来总结，而不是站在宏观的角度上研究。尤其是在研究成员的竞争力时，一般只研究整体的竞争力，对于个体并不细致研究，这也是由于个体的竞争力难以估量，很难系统的对组成个体的竞争力进行研究，这样就很可能忽略了个体竞争力变化过程以及特征和作用的分析，对于整体分析也有严重的影响。因此在分析成员之间竞争力的时候要从个体角度出发，分析每个个体的竞争力，进而分析整体的竞争力，这样才能保障整体的竞争力分析的程度，因此这方面我们要加以改进。

1．2对于竞争系统的分析系统性、完整程度不够

在研究计算机复杂网络系统的竞争性时，由于系统的复杂性和不确定性，因此分析过程并不细致，尤其是对于系统中的复杂性中的非均衡状态，缺乏有效的描述手段，这部分是对于竞争系统分析的重要组成部分，更没有细致的分析。同时也过于强调均衡状态和不动点的分析，分析重点有所偏差，造成原本就不完整的竞争系统分析更加错误。另外在系统内部元素的刻画上并不细致，系统内部的各个元素是保障其正常运行的基本元素，也应该是竞争系统分析刻画的重点，这些元素主要包括系统内部的内部结构、性质、个性特征以及演化趋势等，分析刻画不细致直接导致了竞争系统分析的不完整。因此在竞争系统分析刻画的时候，不能过于笼统，而是需要针对系统内部的各个基本元素进行分析，不能忽略每个元素的重要作用，同时分析过程应细致，为竞争系统的整体分析做好基础。以上两点是在计算机复杂网络系统竞争性分析中存在的主要问题，究其原因还是对于系统整体太过重视，分析过程按照整体为单位，没有真正意识到个体和内部元素对于分析刻画过程的重要性。针对这一缺陷，我们在日后的分析工作中就可以有针对性地进行解决，保障竞争系统分析的合理。

二、计算机网络系统复杂性问题

2．1开放的复杂系统

计算机的网络系统是一个开放性的系统，而且具有资源共享的特点，所以能够拥有庞大的用户人群。随着经济的快速发展，计算机网络系统包括各种政治、经济、文化以及科学人文等内容，这也是互联网拥有庞大用户群的主要因素，也能促使互联网发展，同样互联网的发展也影响着社会的发展。

2．2成员群体庞大

互联网的发展，拥有庞大的用户群体，而计算机网络系统中的成员是由用户终端、交换机、网关、路由器等各种终端设备组成的，因此各种各样、大量的用户以及交换节点使计算机网络系统变得更为复杂。

3．3成员之间的联系

计算机网络系统的运作是由系统中人员之间相互合作而完成的，系统中的每一个成员都存在着一些联系，但是值得我们注意的是网络协议系统是分散的，在系统中，成员之间除了相互合作也相互竞争，相互竞争就会导致系统的瘫痪等问题，因此，可以通过网络协议系统进行调节，从而保障各成员之间的有序合作。

2．4系统由多层次组成

计算机系统的复杂性也包括系统的层次性，计算机网络系统的结构构建是分层化的，这也是网络体系结构构建的出发点。计算机网络中分层体系的有很多，如通信标准和TCP，以及网络拓扑结构。所以说层次性也是计算网络复杂系统的重要特性。3．5系统信息的复杂性在传递信息时，成员之间相互发送信息、接受信息，处理信息以及转发信息等，由于信息量多，信息的服务性以及信息的设备的多样化，使计算机网络系统中的成员之间会产生竞争，这也是计算机网络系统的复杂性之一。

三、计算机网络系统竞争特性分析

3．1局域网系统成员之间的竞争特性

我们最关心的局域网问题就是它们之间的互访，这也是目前的热点话题，我们主要采取有序控制的措施，可以避免成员之间的冲突，这也是有序冲突的实质。有序控制的方式有轮询，轮询的方式有很多种，包括限定式、穷尽式、门限式以及混合式，主要根据网络成员之间的需要，网络控制程序按照顺序依次询问，若需要立即被使用，不需要则问下一名成员，因此避免了成员之间的冲突。另外我们还可以采用预约的方式，这种预约的方式分为分布式预约和集中预约两种，这种方式和轮询本质上是一样的，也是根据需要的网络成员进行资源分配，但是在方式上有很大不同，需要网络资源的成员得先预约，然后再按顺序进行分配。还有一种是令牌控制，这种方式在局域网中应用的比较多，令牌控制就是一个通行证，网络成员抓住没有用到的令牌，才可以把需要的资源信息写上去，这种令牌通常分为单令牌和多令牌。一种是叫做时槽方式，时槽方式也分为两种，即固定式槽环和随机式槽环，这种方式把网络的传输时间分为几段，其中每一段是一个时槽，时槽在用户之间的作用是传递信息。还有其它一些不常用的有序控制方式，例如寄存器插入和信道复用等。

3．2路由器的竞争问题

由于网络速度的提高，导致当局域网中大量信息抵达时宽带不够使用的情况，从而引起网络成员之间的冲突。因此为了避免这种状况，应采取两种办法用来解决和预防。

(1)冲突解决解决冲突的有效方式通过“丢弃”数据这一项操作进行，它是任何的交换节点都支持的一项操作。当网络中大量的数据包争夺有限的输入、输出缓存和输出宽带时，由于需求小于供给，就需要对一些数据包进行丢弃，但是在什么时间丢弃也有不同的算法，算法包括两种，一种是丢尾算法，另外一种是随即早期检测算法。

(2)提高路由器的性能路由器操作系统中还有很多问题，我们应努力更新和完善路由器系统，修改默认口令，将普通的默认口令改为高级的默认口令，同时也可以采用修改内部一些核心模块的方式，另外还有修改词法分析器、解释器以及查询执行器等。

计算机复杂网络的竞争性有其利弊，对于系统内部的竞争我们应加以改进和解决，并且尽量避免这些冲突，提高网络的利用率。我们还应根据计算机复杂网络的特性，有效解决竞争带来的冲突，促进网络成员之间的合作，使网络安全有效的运行。

作者：孙万里单位：黑龙江建筑职业技术学院

复杂网络论文:复杂网络拓扑论文

复杂网络可视化方案设计的关键在于可视化工具和算法的选择，本文设计的方案中，可视化工具选择基于Python的软件包NetworkX[7]，压缩算法采用提出的一种基于节点和边的关键性压缩网络拓扑的算法（NECB，NodeandEdgeCentralityBasedNetworkCompressingAlgorithm），布点算法则选择基于FDA改进的经典FR算法[8]，整体方案如图2-1所示。原始的网络拓扑数据经过NetworkX作图生成网络拓扑图，而NECB算法和FR算法则利用NetworkX通过Python编程实现。

1NetworkX介绍

NetworkX是一基于Python语言开发的网络可视化工具，集成了众多专门针对复杂网络的分析算法，非常适合复杂网络拓扑的可视化，并能结合其它的Python软件包，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Pygraphviz、Mayavi2等数据分析和可视化工具进行使用。NetworX支持邻接矩阵、边列表、GML、Pajek等多种类型的网络拓扑数据的读写，也可逐个添加或删除单个节点和边，同时还提供了大量直接生成某一类型复杂网络的函数，针对网络拓扑的性能分析，NetworkX也提供了许多算法，对于同类型的网络，还支持并集、交集、差、子图等集合操作。

2NECB压缩算法

基于节点和边的拓扑压缩关键在于压缩标准的制定，如何评判压缩算法的有效性也是重要的方面。

2.1压缩节点的选择NECB压缩算法中的压缩是针对节点进行的，这里仅针对简单无向图进行讨论，对于网络拓扑G=(V，E)中任意节点v，是否删除它的参考标准主要有两点：节点v的度deg(v)和网络拓扑中经过该点最短路径数。节点的度是网络拓扑最重要的属性之一，如果一个节点的度数越大，说明它与很多节点都有关联，那么它在网络拓扑中也就显得很关键[9]。NECB算法采用的计算公式如下。是为了将其值归一化在[0，1]范围内。网络拓扑的平均最短路径长度也是其重要的属性之一，如果网络拓扑中多条最短路径经过某一节点，显然该节点扮演着重要角色[9]，NECB算法采用的计算公式如下。用Wpath(v)的值衡量节点v关于最短路径的关键性，Π(s，t)表示网络拓扑中所有最短路径的集合，π表示经过节点v的最短路径，(|V|-1)(|V|-2)/2是经过节点v的最短路径数较大可能值，乘以2/((|V|-1)(|V|-2))可以将其值归一化在[0，1]范围内。

2.2压缩算法流程NECB算法中的压缩本质上就是删除节点，这里对删除进行一下说明：对于网络拓扑G=(V，E)，删除节点v是指从E中删除所有包含v的边，然后从V中删除v生成新的网络G’，NECB算法流程如图2-2所示。

首先计算网络拓扑中各个节点的度和所有节点之间的最短路径，然后根据公式和分别计算Wdeg(v)和Wpath(v)，删除值相对较小的次要节点，保留值相对较大的重要节点，再将得到的两个节点集合并。假设合并后的节点集合为V1，对于复杂网络，通常情况下，节点集合V1构成的压缩图是连通的，若不连通，则需要对压缩拓扑进行补充，选择一个最小的节点集合V2补充到压缩拓扑中，至少使得由V1∪V2中节点构成的压缩图是连通的，这是一个NP问题，NECB采用的是一种叫做KeepOne的策,。V1中节点在G中的任意一条最短路径上的所有节点组成V2，V1∪V2的图与原始网络拓扑G的交集即为最终的压缩网络拓扑G’。

作者：张畅谢钧胡谷雨段伟伟单位：解放军理工大学，指挥信息系统学院

复杂网络论文:基于复杂网络理论的网络拓扑论文

1研究假设与模型

复杂网络理论是在十几年前才被人们挖掘并总结出来的一门崭新的理论学科，尽管该理论的研究内容并不丰富，但鉴于计算机网络技术的快速发展及其在全社会范围内的迅速普及，促使复杂网络理论内容的研究也趋于成熟，并为计算机网络拓扑特性提供了的理论分析内容，使计算机网络拓扑成为了一种具备科学性、合理性的一种系统网络架构，维系着网络空间环境的有序运作，促进了互联网领域的健康、稳定发展。而要想具体的对计算机网络拓扑的研究假设与模型进行验证，这就要从复杂网络理论的框架、网络行为内涵，以及复杂环境中的计算机网络拓扑行为所遵循的理论基础等方面来入手实施。

1.1复杂网络理论的框架及其内涵从长期以来的研究过程来看，将复杂网络理论应用到计算机拓扑行为研究的过程中极为可行，因其能够更为明晰地呈现出在较高技术水平下的计算机网络拓扑结构，从而便可以对网络性能及其流量进行更细致的分析，所得出的相关分析成果可以反作用于实践当中，不断提升计算机拓扑项目的延展性。复杂网络理论的研究内容所涉及到的学科较广，具备较强的跨学科特色，因其与数理学科、生命学科以及工程学科等诸多学科领域有着密切的关联，同时，也正是由于复杂网络理论本身的跨学科特性存在，对复杂网络的定量以及定性特征的科学化理解的难度较大。其中，计算机网络拓扑模型方面的研究较为重要，且为实践领域提供了诸多可借鉴的经验。除此之外，复杂网络理论的内涵中还包括有复杂网络上的传播行为、搜索算法以及相继故障等方面，这些都属于复杂网络理论中的核心内容。从现实的角度来看，掌握网络拓扑行为的演进过程及其规律，便可以实现更品质的、更系统化的网络结构管理，为网络中各节点提供更便捷的网络服务。

1.2复杂环境中的计算机网络拓扑行为所遵循的理论基础近年来，网络行为理论及网络拓扑架构等项目的研究受到了日益延伸的网络平台的影响，在这种传统计算机网络理论与模式的影响下，已经不适宜进行对网络行为的客观描述，因此，复杂环境中的计算机网络拓扑行为需要重新修正，并利用复杂网络理论的核心内容来充实计算机网络拓扑。从现实环境来看，随着国内外各领域科学技术的不断发展，人们的视野较以往更加开阔，对各种事物也都有了更加深刻的认识和理解，因此，人们在诸多领域的建设过程中，对于计算机软件以及各类型电子设备的体验与使用要求也日趋提高，简单来说，人们对于计算机网络平台运行的要求有所提升。因此，在复杂网络理论精髓内容的明确指引下，计算机网络拓扑模型需要重新创建。

1.3针对计算机网络同步行为的研究从过去一段时期以来关于计算机拓扑项目的研究内容来看，始终停留在复杂网络演化模型框架的基础上，凭借路由器以及自治域这两个层面的特性来架设并描述计算机网络拓扑结构。后期，随着网络平台及信息数据的进一步延展，促使计算机网络同步行为越来越趋于复杂化，同时，由于其复杂化行为所产生的网络节点过于繁杂，则通过网络同步行为来探知计算机网络拓扑也是较为合理的策略，能够削弱计算机网络同步行为对整个网络环境所带来的负面影响。

2研究设计

通过研究以往有关的资料可知，网络本身所具有的特性在一定程度上取决于网络拓扑，而且，不同拓扑结构所构建出来的网络环境，其性能也有着明显的差异。实际上，网络拓扑结构的设计便能够影响网络平台运作的实际效能。在以往，传统的网络一般是规则的网络形式，该种形式较大的特征便是它的网络节点与其边的连结方式较为固定，属于一种近似封闭的网络环境，但在复杂网络理论支撑下的计算机网络拓扑结构的延展性就较强，这一形式的新型网络拓扑形态通常被人们形容为具有复杂动力学行为以及复杂拓扑结构的网络模型，该模型的核心特性在于它的无标度性、节点广泛且规律等方面。

2.1网络协议分析技术的研究在当前，现代电子信息技术的普及应用，各领域针对信息管理的研究不断深入，而且大多取得了极富价值的研究成果，并将其在实践过程中进而验证。从总体情况来看，基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究可以分成如下几个部分来进行探索：网络协议分析技术、计算机网络拓扑行为的特征等。具体的网络拓扑形态如图1所示：从图1中可以看出，传统的计算机网络拓扑结构呈现出网状的态势，由中心为个终端提供数据转换等服务支持。其中，TCP/IP协议是网络协议系统中的重要组成部分，它也是现代网络信息管理中最核心的协议之一。在传送数据的过程中，由于IP层的传输不会受到过度限制，信息的传递顺次可能会有所改变。从网络协议分析的基础框架结构来看，网络协议分析技术的理论研究内容仍有一定的挖掘空间。

2.2网络协议分析技术的应用为网络拓扑行为的客观描述夯实基础依照TCP/IP参考模型，在数据包封装相关技术研究的基础上，采取端口检测以及特征值深度包检测等协议识别技术，探究网络协议分析的基本内容。从网络平台信息传递的效率来观察，按照TCP/IP协议格式逐层显示所采集到的网络数据包的各层协议网络字段信息，最终构建起网络协议分析的基础框架，整个过程较为合理。从具体情况来分析可知，总体的网络协议分析技术是分为两部分内容来实现的，一部分为网络数据采集模块，另一部分为网络协议分析处理模块。这两个部分的协调运作，便能够针对网络拓扑行为进行客观的描述。

3数据分析与假设检验

3.1探知计算机网络行为所谓的“计算机网络行为”，指的便是网络运行的动态变化规律以及用户主动或者被动采用终端设备通过Internet连接其他终端设备获得信息数据的行为。这样看来，计算机网络行为是构成网络系统的各个因素经过交互作用后而使系统表现出来的一种行为。从我国计算机网络运行的总体情况来看，对计算机网络行为概念的理解和掌握，能够更好的对网络状态做出宏观的预测，从而在一定程度上提高网络的整体服务质量。

33.2在网络协议分析技术支撑下的计算机网络数据分析一般情况下，网络环境中的物理地址与IP地址是互相绑定的，这样可以稳定网络运行环境中的各项信息资源，以便于网络参与者执行信息传输与操作。但同时，也意味着当有人盗用他人网络地址进行恶意操作时，就会给正常使用网络的人们带来一定的风险，易发生损失。所以，就要发挥出网络协议分析技术的功能，通过研究物理地址与IP地址的绑定时间范围，来确定并指认盗用网络者的非理性行为，进而维护网络运行安全。

3.3计算机网络拓扑模型的架设基础计算机网络拓扑形态结构当中的每种形态结构都有其独特的适用环境与搭建标准；再从传输技术的角度而言，网络拓扑结构可以被划分为两大类，即点对点的传播方式与广泛散播方式，二者都能够对网络协议和数据采集过程产生影响，进而对计算机网络拓扑行为带来干扰。无论如何划分网络结构与形态，网络协议分析技术需要足够的网络数据来支撑，只有当网络结构中的数据库中采集到大量的网际间信息数据时，网络分析技术的框架才可能搭建起来。

4研究结论与建议

计算机技术的涌现为网络信息的有序流转提供了可能，随着技术的不断升级，人们渴望能够寻找到一种切实可行的简便方式来描述计算机的拓扑行为，因此，探知到一种基于复杂网络理论的计算机网络拓扑形态，为当前复杂网络环境下的现代网络运转保驾护航。现阶段，我国各领域的发展都离不开计算机相关技术的支撑，然而，让遇见较为特殊的实际工作要求时，就需要借助专业化的计算机软件来辅以操作，这样一来，就需要开展计算机软件开发项目，以高质量的计算机软件产品的功用来满足用户的个性化需求。从本质上来看，将电子信息技术在实践领域的应用则意味产业技术的升级，同时，还代表着信息时代的发展成果。随着电子信息技术的发展，基于复杂网络理论的计算机网络拓扑行为等方面的研究也取得了实质性的进步，进而为信息时代环境下的复杂化网络管理提的理论支撑。

作者：张志鹏单位：渤海大学信息科学与技术学院

复杂网络论文:复杂网络理论计算机网络论文

1国内文献综述

袁芳芳（2014）在其公开发表的文章中阐释了一种传统的网络拓扑数值参考体系结构，在该体系结构的影响下，计算机拓扑体系结构可被分成五个主要层次，即过程控制、过程优化处理、生产调配、企业管理以及宏观经济这五个层面。复杂网络理论的网络拓扑模式往往需要与传统的模式割裂开来，因其所遵循的理论基础不尽相同。从实践的角度来看，计算机复杂网络信息化系统往往可以由资源管理模块、生产执行模块以及过程控制模块这三部分来执行，从而能够在复杂网络理论的支撑下，削减网络平台架构中不必要的分支，以此来增强复杂环境下网络拓扑行为客观描述的精准度。

2研究假设与模型

2.1复杂网络理论的框架及其内涵

从长期以来的研究过程来看，将复杂网络理论应用到计算机拓扑行为研究的过程中极为可行，因其能够更为明晰地呈现出在较高技术水平下的计算机网络拓扑结构，从而便可以对网络性能及其流量进行更细致的分析，所得出的相关分析成果可以反作用于实践当中，不断提升计算机拓扑项目的延展性。复杂网络理论的研究内容所涉及到的学科较广，具备较强的跨学科特色，因其与数理学科、生命学科以及工程学科等诸多学科领域有着密切的关联，同时，也正是由于复杂网络理论本身的跨学科特性存在，对复杂网络的定量以及定性特征的科学化理解的难度较大。其中，计算机网络拓扑模型方面的研究较为重要，且为实践领域提供了诸多可借鉴的经验。除此之外，复杂网络理论的内涵中还包括有复杂网络上的传播行为、搜索算法以及相继故障等方面，这些都属于复杂网络理论中的核心内容。从现实的角度来看，掌握网络拓扑行为的演进过程及其规律，便可以实现更品质的、更系统化的网络结构管理，为网络中各节点提供更便捷的网络服务。

2.2复杂环境中的计算机网络拓扑行

为所遵循的理论基础近年来，网络行为理论及网络拓扑架构等项目的研究受到了日益延伸的网络平台的影响，在这种传统计算机网络理论与模式的影响下，已经不适宜进行对网络行为的客观描述，因此，复杂环境中的计算机网络拓扑行为需要重新修正，并利用复杂网络理论的核心内容来充实计算机网络拓扑。从现实环境来看，随着国内外各领域科学技术的不断发展，人们的视野较以往更加开阔，对各种事物也都有了更加深刻的认识和理解，因此，人们在诸多领域的建设过程中，对于计算机软件以及各类型电子设备的体验与使用要求也日趋提高，简单来说，人们对于计算机网络平台运行的要求有所提升。因此，在复杂网络理论精髓内容的明确指引下，计算机网络拓扑模型需要重新创建。

2.3针对计算机网络同步行为的研究

从过去一段时期以来关于计算机拓扑项目的研究内容来看，始终停留在复杂网络演化模型框架的基础上，凭借路由器以及自治域这两个层面的特性来架设并描述计算机网络拓扑结构。后期，随着网络平台及信息数据的进一步延展，促使计算机网络同步行为越来越趋于复杂化，同时，由于其复杂化行为所产生的网络节点过于繁杂，则通过网络同步行为来探知计算机网络拓扑也是较为合理的策略，能够削弱计算机网络同步行为对整个网络环境所带来的负面影响。

3研究设计

3.1网络协议分析技术的研究

在当前，现代电子信息技术的普及应用，各领域针对信息管理的研究不断深入，而且大多取得了极富价值的研究成果，并将其在实践过程中进而验证。从总体情况来看，基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究可以分成如下几个部分来进行探索：网络协议分析技术、计算机网络拓扑行为的特征等。具体的网络拓扑形态如图1所示：从图1中可以看出，传统的计算机网络拓扑结构呈现出网状的态势，由中心为个终端提供数据转换等服务支持。其中，TCP/IP协议是网络协议系统中的重要组成部分，它也是现代网络信息管理中最核心的协议之一。在传送数据的过程中，由于IP层的传输不会受到过度限制，信息的传递顺次可能会有所改变。从网络协议分析的基础框架结构来看，网络协议分析技术的理论研究内容仍有一定的挖掘空间。

3.2网络协议分析技术的应用为网络

拓扑行为的客观描述夯实基础依照TCP/IP参考模型，在数据包封装相关技术研究的基础上，采取端口检测以及特征值深度包检测等协议识别技术，探究网络协议分析的基本内容。从网络平台信息传递的效率来观察，按照TCP/IP协议格式逐层显示所采集到的网络数据包的各层协议网络字段信息，最终构建起网络协议分析的基础框架，整个过程较为合理。从具体情况来分析可知，总体的网络协议分析技术是分为两部分内容来实现的，一部分为网络数据采集模块，另一部分为网络协议分析处理模块。这两个部分的协调运作，便能够针对网络拓扑行为进行客观的描述。

4数据分析与假设检验

4.1探知计算机网络行为

所谓的“计算机网络行为”，指的便是网络运行的动态变化规律以及用户主动或者被动采用终端设备通过Internet连接其他终端设备获得信息数据的行为。这样看来，计算机网络行为是构成网络系统的各个因素经过交互作用后而使系统表现出来的一种行为。从我国计算机网络运行的总体情况来看，对计算机网络行为概念的理解和掌握，能够更好的对网络状态做出宏观的预测，从而在一定程度上提高网络的整体服务质量。

4.2在网络协议分析技术支撑下的计算机网络数据分析

一般情况下，网络环境中的物理地址与IP地址是互相绑定的，这样可以稳定网络运行环境中的各项信息资源，以便于网络参与者执行信息传输与操作。但同时，也意味着当有人盗用他人网络地址进行恶意操作时，就会给正常使用网络的人们带来一定的风险，易发生损失。所以，就要发挥出网络协议分析技术的功能，通过研究物理地址与IP地址的绑定时间范围，来确定并指认盗用网络者的非理性行为，进而维护网络运行安全。

4.3计算机网络拓扑模型的架设基础

计算机网络拓扑形态结构当中的每种形态结构都有其独特的适用环境与搭建标准；再从传输技术的角度而言，网络拓扑结构可以被划分为两大类，即点对点的传播方式与广泛散播方式，二者都能够对网络协议和数据采集过程产生影响，进而对计算机网络拓扑行为带来干扰。无论如何划分网络结构与形态，网络协议分析技术需要足够的网络数据来支撑，只有当网络结构中的数据库中采集到大量的网际间信息数据时，网络分析技术的框架才可能搭建起来。

5研究结论与建议

作者：张志鹏单位：渤海大学信息科学与技术学院

复杂网络论文:基于复杂网络的网络舆情论文

1模型应用的必要性

基于网络的真实数据进行实证性研究是研究网络舆情演化规律的有力方向，但由于网络结构复杂、海量的个体和真实数据难以获取等原因，虽有一定进展，但成果不显著．而通过模型构建来反应个体的观点交互进而解释网络舆情的传播规律成为大量学者的选择．模型不是现实，而是虚构的对象，旨在通过某些可测量，在一定程度上达到与所研究现实世界的同构性．模型通常是将研究对象简单化，关于其相关变量和交互都考虑得不够周全，但是模型是获得事实的有益工具．简单的模型可以作为研究更加复杂和现实的起点，不的模型可以让我们专注于复杂现象的特殊属性或评估缺失变量的重要性．在网络舆情建模研究上，有来自物理学、数学、计算机与信息科学、传播学、心理学、社会学、情报学等多学科的学者分别在自己的研究视域内开展，不同学科的交叉更促进了其发展速度．研究者们利用统计物理学、观点动力学、社会动力学、社会心理学等领域的方法，着重描述个体之间意见交互和观点形成的过程，进而得出群体的宏观舆论涌现，为后续研究储存了深厚的积淀，并产生了深远的影响．舆情网络是典型的社会复杂网络，具有复杂系统的特征．复杂网络理论的逐步发展，提供了比以往其他方法都更有效的表达社会网络结构及关系的方法．复杂网络中的个体行为传播与集体活动的演化等引发了学者们的关注．随着社会系统的复杂化和信息技术的快速发展，网络传播的模式也越来越多元化复杂化，利用复杂网络分析方法分析互联网，尤其是Web2．0网络中的舆情信息发生、发展、演化的机理成为一个研究热点．

2基于复杂网络的网络舆情传播模型

2．1传染病模型由于信息传播与病毒感染的前提条件存在一定的相似性(有向性和相邻性等)，并且具有相同的动力学特点，所以传染病模型被借以模拟网络舆论尤其是谣言的传播［7］．传染病模型最早是1926年Kermack和McKen-drick构造的SIR(susceptibleinfectedrecovered)模型，以及1932年提出的SIS(susceptibleinfectedsus-ceptible)模型．在SIR模型中，将人群分为易感人群(S)，染病人群(I)和免疫人群(R)．该模型适用于染病后自动免疫并不会被二次感染的疾病，如水痘、百日咳，或者不能治愈终会死亡的疾病，如艾滋病等．SIS模型则只有易感人群和染病人群，适用于被治愈以后仍然恢复为易感人群的疾病．对于同一谣言，接触的次数并不影响已经被传播的后果，所以很多谣言传播模型借鉴了SIR模型．Daley和Kendal在1965年首次根据流行病模型构建了谣言传播的D－K模型，该模型借助随机过程理论，将谣言相关个体分为三类，未听说过谣言(相当于易感人群)，传播谣言的人(相当于染病人群)和听说过谣言但不传播(相当于免疫人群)，并假定角色以一定概率转换．Maki和Thompson等随后构建了M－T模型［9］．这两个模型在谣言传播上得到广泛使用．随着复杂网络的兴起，谣言传播重新被学者重视，并取得了较大的研究进展．Kitsak等将谣言传播的SIS模型和SIR模型应用在了一些真实复杂网络中，分别为:LiveJournal．com上的550万人的朋友圈、伦敦大学学院计算机科学系的邮件联系网、瑞典的病人联系网和imdb．com上提供的电影演员的合作网络，并得出了一些重要结论．Zanette首次应用了小世界网络理论研究谣言传播，建立了SIR平均场方程，结论显示，谣言传播有一定的临界值．随后，Zanette比较了谣言传播在小世界网络和动态小世界(dynamicsmallworlds)两种复杂网络机制下的异同，结果显示，动态小世界网络更接近实际，并具有易分析和便于数值处理等优势．Moreno和Nekovee则在无标度网上了构建了谣言传播模型，并对随机分析和计算机模拟两种分析方法得出的结论进行了比较．Xiong等提出了SCIR模型，该模型侧重微博转发行为导致的信息传播，其中，C表示已获知信息但对是否转发该信息尚处于犹豫状态，并基于规则网格和无标度网络进行了仿真．国内也有大批研究成果出现．潘灶峰和汪小帆等在改进的无标度网络(聚类系数可变)上构建了谣言传播模型，发现增加网络聚类系统，即增加信息的透明度是抵制谣言的有效手段．陈静等综合了SIS模型和SIR模型，提出了针对在线网络传播形式的SICRS传播模型．该模型加入了起过渡作用的治疗状态(cured)，通过对该模型的仿真，发现了复杂网络尤其是无标度网络中舆情传播的三阶段规律:初期的爆发、中期的周期性波动和后期的稳定状态．此外，作者还具体阐述了舆情传播的影响因子．陈福集等［20］重要关注了网络舆情传播建模中的衍生效应，通过仿真的数值设定实验，在传统SEIRS模型基础上引入话题衍生率，同时考虑舆情传播的社会影响作用和个体记忆因素等，分析其对舆情传播的影响．陈波基于泛在媒体环境，考虑现有模型对网络个体状态处理太过简单，引入了两个新的变量:直接免疫率和潜伏个体，建立了一个带直接免疫的SEIR模型，并采用了starlogo仿真软件验证了该模型．朱恒民等将SEIR模型应用到BA无标度网络上，重点考虑媒体对网络舆情话题传播的影响，提出了舆情话题传播模型，结果表明，媒体会加快舆情传播速度．钱颖基于SIR模型建立了微博舆情的传播模型．

2．2观点动力学模型研究舆论或共识形成过程的模型可以追溯到应用数学领域的French模型，该模型创建于1956年，研究在离散条件下，考虑个体以某种不同权重值采用他人意见时，团队内部的意见相互影响的复杂性问题．随着问题不断被研究者重视，出现了多个能用于模拟网络舆情传播的模型，经典的元胞自动机模型、Sznajd模型、Hegselmann－Krause模型、Deffuant模型、Wu－Huberman模型等均在一定程度上影响了后续网络舆情传播模型的构建．随后，大量学者将观点动力学上的模型应用到舆情中观点的传播，进一步考察舆论的形成等．Alves［等首次提出宏观的舆论模型正逐渐被基于局部个体空间相互作用的微观离散动力学模型所代替．国内学者纷纷在元胞自动机模型的基础上提出多个改进模型．方薇团队考虑元胞坚定性特点设计了元胞移动遍历的舆情传播模型，并进一步构建了协同元胞自动机模型．王鹍鹏提出了三位元胞自动机模型来模拟网络舆情传播动态．潘新等改进了Wu－Huberman模型，考虑社会网络中的个体交互，构建了网络舆情传播模型，该模型可用来衡量舆情传播的速度．

2．3其他模型博弈论因为其分析个体关系的优越性，被应用到网络舆情传播中．王杨等基于博弈论，考虑网络社区内外部对舆情传播的影响，构建了网络舆情的传播模型．结果表明，网络舆情在网络社区中的传播具有初期传播稳定、后期形成具有影响力的舆论的一般特点．韩少春、刘锦德等利用了不信息演化博弈模型，分析了网络舆情传播的羊群行为，并提出了控制羊群行为的主要策略．其他学者抛开经典模型，尝试构建新的病毒模型来模拟舆情传播、模拟群体极化的动力模型;也有学者利用复杂网络的方法，分析网络舆情传播的特点和规律，或者构建相应的模型，对实际的网络舆情引导起到指导作用，例如在新浪微博、高校BBS等方面的应用．

3现有研究的总结及发展趋势

3．1研究总结

3．1．1建模方法多数网络舆情传播模型采用了自上而下的建模方法，重点关注网络舆情宏观的演变及群体整体的观点变化．这类模型将研究对象看成一个系统，在不同层次研究系统的整体．最典型就是利用传染病模型模拟谣言传播过程进而反映网络舆论的传播过程．

3．1．2建模工具基于复杂网络的模型构建，利用恰当的软件或工具能起到事半功倍的效果．目前常用的建模工具有Starlogo、Netlogo、Swarm、Ucinet、Pa-thon等软件工具．也有不少学者自行开发了相关软件平台，如武汉大学信息管理学院开发了NEView-er，用于复杂网络的演化分析，这些工具都在相关研究中发挥了重要的作用．

3．1．3模型对实践的指导目前，大多是结合理论研究和实证分析来研究网络舆情传播的规律和特点，从理论上深入探讨网络舆情传播演化的数学或物理模型，建立清晰的理论框架，同时在大数据的背景上，借助数据仓库和数据挖掘等先进信息技术获取大量实证数据，验证理论模型的有效性，修正理论模型的假设．尽管目前已构建了基于不同理论基础的多个模型，但是模型如何指导实践，用于引导网络舆情朝正确方向发展，或控制负面舆情的发展等方面，仍需要进一步深入研究．

3．2发展趋势随着复杂网络理论的不断发展，网络拓扑结构更加接近真实网络，促进了基于复杂网络理论建模的复兴．通过网络微观生产机制来探寻网络宏观性质成为一项有意义且具有挑战性的工作．尽管统计物理学和数学等学科领域的经典模型可以借助到网络舆情的观点演化研究上，学者也展开了一些实际的应用研究，但是社会网络的复杂性，使得目前学界的研究成果对于描述实际网络舆情演化状况仍显简化，存在较大的改进空间．移动网络已成为更重要的舆情传播阵地，所以针对移动网络社区的舆情传播特性，例如微信群等，构建相应模型将成为一个新的研究热点．自适应网络代表了一类新的网络结构和网络行为，主要特点是能够相互反馈，这类网络能够反应真实的合作演化过程，所以流行病模型在自适应网络上的应用受到越来越多的关注。

作者：任立肖檀柏红张亮单位：天津科技大学经济与管理学院

复杂网络论文:复杂网络数据挖掘论文

1复杂网络数据流密度分析

对于一个多种网络形式并存的复杂网络，假设复杂网络作为一个网络社区，在复杂网络中存在的网络类型数即社区数。我们用一个无向遍历图GV,E来表示整个网络社区，如果网络中有两个节点有两条不重合的网络路径，则说明这两个节点处于一个网络环路当中，网络中的数据流需要经过网络环路到达特定的节点。当在某个时间段里需要传送的数据流个数大于网络节点数时，则说明该网络的数据流密度较大，为了能够地在复杂网络中挖掘出所需的数据流，则需要根据数据流密度来划分整个网络社区，寻找数据流处于哪个社区，再确定数据流所在社区的环路。在这里我们通过设计算法确定网络数据流密度，来对复杂网络进行社区划分，再对社区进行无向环路遍历，并通过遍历得到该社区网络的所环路，确定所需查询的数据流位于哪个环路。以下为复杂网络中需要用到的符号说明。

2增量子空间数据挖掘算法

为了能够有效地在复杂网络中挖掘出目的数据流，使用了复杂网络数据流密度的分析方法在对复杂网络进行社区划分后，通过对社区网络进行无向环路遍历并得到社区网络的所有环路。接下来挖掘算法先后挖掘出目的数据流所属的社区以及环路，最终确定目的数据流的具体位置。

2.1基于社区网络遍历的数据流挖掘

当数据流i与社区k的相关度较大时，说明数据流i位于社区k的可能性就较大。但是当多个数据流的大小区别不大时，以数据流的大小作为指标来定义相关度会导致挖掘精度较低。这里我们也引入数据流的特征集和数据流中的分组队列长度来计算相关度。

2.2基于多增量空间的数据流挖掘

在采用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法得到数据流的所属社区后，我们接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路。先将社区网络的环路进行多增量空间扩展，即先得到

目标数据流所经过的环路，再得到数据流所经过的节点与时间的相关系数，这样就可以在时空上确定目的数据流位于环路的哪个节点中。

3实验结果

为了验证本文提出的基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的效果，我们通过matlab7.0软件进行算法仿真，其中仿真的复杂网络由多种网络形式组成，网络节点有200个，数据流大小为500bytes，节点的接收能耗为10nJ/bit，发射能耗为50nJ/bit，进行信号处理和功率放大的能耗为10nJ/bit。其他节点干扰而产生的能量消耗为5nJ/bit。在对本文算法进行分析的过程中，我们采用了对比分析的方法，Lopez-Yanez等人提出一种基于时间序列数据挖掘的新的关联模型，该模型是基于伽玛分类，是一种监督模式识别模型，目的是为了挖掘已知模式中的时间序列，以预测未知的值。由Negrevergne等人提出的一种PARAMINER算法：一个通用的模式挖掘算法的多核架构。多核架构采用的是一种新的数据集缩减技术（称之为EL-还原），在算法中通过结合新的技术用于处理多核心架构的并行执行数据集。为了验证本文算法的挖掘有效性，我们分别在增多节点数量和社区网络数的情况下获取算法的数据挖掘精度。实验采用的精度为NMI[16]，实验结果如图3和图4所示。在不同节点数量下基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的挖掘精度更高，挖掘精度高于85%，而文献[14]的挖掘精度在77%以上，挖掘精度在76%以上。因为、提出的关联模型、提出的多核架构没有把握数据流在不同时间段里与环路位置的相关情况。而本文算法采用社区网络遍历和多增量空间的方法可以有效地确定这种相关性。图4为不同社区数下的算法挖掘精度，从图中可以看出，当社区网络的种类增多时，会对算法的挖掘精度造成影响，本文算法的挖掘精度在社区数为10时是95.7%，当社区数增加到50时为87.5%。而基于时间序列数据挖掘方法的挖掘精度在社区数为10时是88.6%，在社区数为50时是77.4%，而PARAMINER算法在社区数为10时是86.7%，社区数为50时是78.2%。因此从数据分析来看，本文算法的数据挖掘精度在社区数增多时仍能保持在较高水平。

4结论

为了提高网络数据流的挖掘精度，本文提出了一种基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法，该算法对复杂网络进行数据流密度分析，根据数据流密度并采用无向环路遍历的方法来划分整个网络社区，确定数据流所属社区。利用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法来挖掘出数据流位于哪一个社区，接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路，并最终确定数据流在某一刻时间里位于哪个节点。在实验中通过数据分析和对比，证明了算法在数据挖掘精度上的有效性。

作者:侯燕李巍文乔农单位:周口师范学院西南科技大学

复杂网络论文:关于计算机复杂网络交叠团分析与信息挖掘研究论文

摘要:针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题,给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法,并以新度量为基础,设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标:团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度,并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取。实验结果表明,使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构,而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角。

针对复杂网络交叠团的聚类与模糊剖析办法设计Issue(问题),给出一种新的模糊度量及对应的模糊聚类办法,并以新度量为根底,设计出两种发掘网络模糊拓扑特征的新目标:团间衔接严密水平和模糊点对交叠团的衔接奉献度,并将其用于网络交叠模块拓扑构造微观剖析和团间关键点提取。实验后果标明,运用该聚类与剖析办法不只能够取得模糊勾结构,并且可以提醒出新的网络特征。该办法为复杂网络聚类后剖析提供了新的视角。

关键词:网络模糊聚类;团—点相似度;团间连接紧密度;团间连接贡献度;对称非负矩阵分解;网络宏观拓扑

团结构是复杂网络普遍而又重要的拓扑属性之一,具有团内连接紧密、团间连接稀疏的特点。网络团结构提取是复杂网络分析中的一个基本步骤。揭示网络团结构的复杂网络聚类方法[1~5]对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式以及预测网络行为都具有十分重要的理论意义和广泛的应用前景。目前,大多数提取方法不考虑重叠网络团结构,但在多数网络应用中,重叠团结构更为普遍,也更具有实际意义。

现有的网络重叠团结构提取方法[6~10]多数只对团间模糊点进行初步分析,如Nepusz等人[9,10]的模糊点提取。针对网络交叠团结构的深入拓扑分析,本文介绍一种新的团—点相似度模糊度量。由于含有确定的物理含意和更为丰富的拓扑信息,用这种模糊度量可进一步导出团与团的连接紧密程度,以及模糊节点对两团联系的贡献程度,并设计出新指标和定量关系来深度分析网络宏观拓扑连接模式和提取关键连接节点。本文在三个实际网络上作了实验分析,其结果表明,本方法所挖掘出的网络拓扑特征信息为网络的模糊聚类后分析提供了新的视角。

1新模糊度量和化逼近方法

设A=[Aij]n×n(Aij≥0)为n点权重无向网络G(V,E)的邻接矩阵,Y是由A产生的特征矩阵,表征点—点距离,Yij>0。假设图G的n个节点划分到r个交叠团中,用非负r×n维矩阵W=[Wki]r×n来表示团—点关系,Wki为节点i与第k个团的关系紧密程度或相似度。W称为团—点相似度矩阵。令Mij=rk=1WkiWkj(1)

若Wki能反映点i与团k的紧密度,则Mij可视为对点i、j间相似度Yij的一个近似。所以可用矩阵W来重构Y,视为用团—点相似度W对点—点相似度Y的估计:

WTWY(2)

用欧式距离构造如下目标函数:minW≥0FG(Y,W)=Y-WTWF=12ij[(Y-WTW)。(Y-WTW)]ij(3)

其中:•F为欧氏距离;A。B表示矩阵A、B的Hadamard矩阵乘法。由此,模糊度量W的实现问题转换为一个化问题,即寻找合适的W使式(3)定义的目标函数达到最小值。

式(3)本质上是一种矩阵分解,被称为对称非负矩阵分解,或s-NMF(symmetricalnon-negativematrixfactorization)。s-NMF的求解与非负矩阵分解NMF[11,12]的求解方法非常类似。非负矩阵分解将数据分解为两个非负矩阵的乘积,得到对原数据的简化描述,被广泛应用于各种数据分析领域。类似NMF的求解,s-NMF可视为加入限制条件(H=W)下的NMF。给出s-NMF的迭代式如下:

Wk+1=Wk。[WkY]/[WkWTkWk](4)

其中:[A]/[B]为矩阵A和B的Hadamard矩阵除法。

由于在NMF中引入了限制条件,s-NMF的解集是NMF的子集,即式(4)的迭代结果必落入NMF的稳定点集合中符合附加条件(H=W)的部分,由此决定s-NMF的收敛性。

在求解W之前还需要确定特征矩阵。本文选扩散核[13]为被逼近的特征矩阵。扩散核有明确的物理含义,它通过计算节点间的路径数给出任意两节点间的相似度,能描述网络节点间的大尺度范围关系,当两点间路径数增加时,其相似度也增大。扩散核矩阵被定义为K=exp(-βL)(5)

其中:参数β用于控制相似度的扩散程度,本文取β=0.1;L是网络G的拉普拉斯矩阵:

Lij=-Aiji≠j

kAiki=j(6)

作为相似度的特征矩阵应该是扩散核矩阵K的归一化形式:

Yij=Kij/(KiiKjj)1/2(7)

基于扩散核的物理含义,团—点相似度W也具有了物理含义:团到点的路径数。实际上,W就是聚类结果,对其列归一化即可得模糊隶属度,需要硬聚类结果时,则选取某点所对应列中相似度值较大的团为最终所属团。

2团—团关系度量

团—点相似度W使得定量刻画网络中的其他拓扑关系成为可能。正如WTW可被用来作为点与点的相似度的一个估计,同样可用W来估计团—团关系:

Z=WWT(8)

其物理含义是团与团间的路径条数。很明显,Z的非对角元ZJK刻画团J与团K之间的紧密程度,或团间重叠度,对角元ZJJ则刻画团J的团内密度。

以图1中的对称网络为例,二分团时算得

Z=WWT=1.33760.0353

0.03531.3376

由于图1中的网络是对称网络,两团具有同样的拓扑连接模式,它们有相同的团内密度1.3376,而团间重叠度为0.0353。

3团间连接贡献度

ZJK度量了团J与团K间的重叠程度:

ZJK=na=1WJaWKa(9)

其中:WJaWKa是这个总量来自于点a的分量。下面定义一个新指标来量化给定点对团间连接的贡献。假设点i是同时连接J、K两团的团间某点,定义点i对团J和团K的团间连接贡献度为

Bi=[(WJiWKi)/(na=1WJaWKa)]×(10)

显然,那些团间连接贡献大的点应处于网络中连接各团的关键位置,它们对团间连接的稳定性负主要责任。将这种在团与团间起关键连接作用的点称为关键连接点。为了设定合适的阈值来提取团间关键连接点,本文一律取B>10%的点为关键连接点。

4实验与结果分析

下面将在三个实际网络上展开实验,首先根据指定分团个数计算出团—点相似度W,然后用W计算团—团关系和B值,并提取关键连接点。

4.1海豚社会网

由Lusseau等人[14]给出的瓶鼻海豚社会网来自对一个62个成员的瓶鼻海豚社会网络长达七年的观测,节点表示海豚,连线为对某两只海豚非偶然同时出现的记录。图2(a)中名为SN100(点36)的海豚在一段时间内消失,导致这个海豚网络分裂为两部分。

使用s-NMF算法聚类,海豚网络分为两团时,除30和39两点外,其他点的分团结果与实际观测相同,如图2(a)所示。计算B值并根据阈值提取出的五个关键连接点:1、7、28、36、40(虚线圈内),它们对两团连接起到至关重要的作用。图2(b)为这五点的B值柱状图。该图显示,节点36(SN100)是五个关键连接点中B值较大者,对连接两团贡献较大。某种程度上,这个结果可以解释为什么海豚SN100的消失导致了整个网络最终分裂的影响。本例说明,s-NMF算法及团间连接贡献程度指标在分析、预测社会网络演化方面有着独具特色的作用。

4.2SantaFe科学合作网

用本算法对Newman等人提供的SantaFe科学合作网络[15]加以测试。271个节点表示涵盖四个学术领域的学者,学者合作发表文章产生网络连接,构成了一个加权合作网络。将本算法用于网络中一个包含118个节点的较大孤立团,如图3(a)所示。公务员之家

图3(a)中,四个学科所对应的主要组成部分都被正确地分离出来,mathematicalecology(灰菱形)和agent-basedmodels(白方块)与文献[15]的结果一致,中间的大模块statisticalphysics又被细分为四个小块,以不同灰度区分。计算了24个点的团间连接度贡献值B,从中分离出11个B值大于10%的点作为关键连接点:1、2、4、6、11、12、20、47、50、56、57,其标号在横轴下方标出,见图3(b),并在图3(a)中用黑色圆圈标记,这些连接点对应那些具有多种学科兴趣、积极参与交叉研究的学者。除去这11个点时,整个网络的连接布局被破坏,见图3(a)下方灰色背景缩小图,可见关键连接点的确起到重要的沟通各模块的作用。

4.3杂志索引网络

在Rosvall等人[16]建立的2004年杂志索引网络上进行测试。网络节点代表杂志,分为物理学(方形)、化学(方形)、生物学(菱形)、生态学(三角形)四个学科领域,每个学科中各选10份影响因子较高的刊物,共40个节点,若某刊物文章引用了另一刊物文章,则两刊间有一条连线,形成189条连接。使用s-NMF对该网4分团时,聚类结果与实际分团情况一致,如图4(a)所示。

由本算法得出的团—点相似度W在网络宏观拓扑结构的挖掘方面有非常有趣的应用,如第2章所述,用W计算团—团相似度矩阵Z=WWT,其对角元是团内连接密度,非对角元表征团与团的连接紧密程度,故Z可被视为对原网络的一种“压缩表示”。如果将团换成“点”,将团与团之间的连接换成“边”,利用Z的非对角元,就能构造出原网络的一个压缩投影网络,如图4(b)所示。这是原网络的一个降维示意图,也是团与团之间关系定量刻画的形象表述,定量地反映了原网络在特定分团数下的“宏观(全局)拓扑轮廓”,图上团间连线色深和粗细表示连接紧密程度。由图4(b)可以看到,physics和chemistry连接最紧密,而chemistry与biology和biology与ecology次之。由此推测,如果减少分团数,将相邻两团合并,连接最紧密的两团必首先合并为一个团。实际情况正是如此:分团数为3时,biology和ecology各自独立成团,physics和chemistry合并为一个大团,这与文献[11]结果一致。

5讨论

网络模糊聚类能帮助研究者进一步对团间的一些特殊点进行定量分析,如Nepusz等人[9]用一种桥值公式来刻画节点在多个团间的共享程度,即节点从属度的模糊程度。而本文的团间连接贡献度B反映出节点在团间连接中所起的作用大小。本质上它们是不同的两种概念,同时它们也都是网络模糊分析中所特有的。团间连接贡献度指标的提出,将研究引向对节点在网络宏观拓扑模式中的影响力的关注,是本方法的一个独特贡献。无疑,关键连接点对团间连接的稳定性起到很大作用,如果要迅速切断团间联系,改变网络的宏观拓扑格局,首先攻击关键连接点(如海豚网中的SD100)是最有效的方法。团间连接贡献度这一定义的基础来自于对团与团连接关系(Z)的定量刻画,这个定量关系用以往的模糊隶属度概念无法得到。由于W有明确的物理含义,使得由W导出的团—团关系Z也具有了物理含义,这对网络的宏观拓扑分析非常有利。

6结束语

针对复杂网络交叠团现象,本文给出了一个新的聚类后模糊分析框架。它不仅能对网络进行模糊聚类,而且支持对交叠结构的模糊分析,如关键点的识别和网络宏观拓扑图的提取。使用这些新方法、新指标能够深入挖掘潜藏于网络的拓扑信息。从本文的聚类后分析不难看出,网络模糊聚类的作用不仅在于聚类本身,还在于模糊聚类结果能够为网络拓扑深入分析和信息挖掘提供支持,而硬聚类则不能。今后将致力于对团间连接贡献度指标进行更为深入的统计研究。

复杂网络论文:交通运输网络复杂性研究

摘要：在实际生活中很多系统都可以抽象为节点与便组成的网络系统，尤其是随着经济建设的不断加深以及科学技术水平的不断提高，网络的复杂程度也在不断加深，交通运输与我们的生活息息相关，同时经济的发展也离不开交通作为中间的重要环节。因此交通运输网络是社会和经济发展的重要基础，然而作为一项巨型的网络系统，我们应该并且深入的了解其内在运行机制与规律，从而提高交通运输网络的管理水平，使其发挥更大的作用。针对交通运输网络的复杂性进行简要分析，并且提出相关的建议。

关键词：交通运输网络；复杂性；研究；建议

随着经济发展的不断深化，近些年来交通运输网络的研究已经成为了国内外的一个热点项目，尽管逐渐受到了重视，并且研究的程度也逐渐加深，但是效果却并不明显。交通运输网络不仅仅只包括陆地上的公路、铁路等，还包括航空网络和航海网络，尽管这三者之间的类型、功能以及规模都存在很大的不同之处，但是这三者之间却有着一定的联系。对于一个网络来说，是由点和线组成的，所以如果网络之中重要的节点遭到了破坏则会影响整个网络的功能，使其不再具有连通性。对交通运输进行研究不仅可以提供更好的交通运输条件，还可以使交通运输设计得到优化。

1交通运输网络复杂性的研究现状

1.1从复杂网络角度分析。作为一门刚刚开始的新综合交叉学科，交通网络复杂性的研究是将交通科学与复杂科学相结合而产生的，因为交通网络作为一种典型的复杂网络所以受到了复杂网络研究领域的重视，同时研究交通运输网络的复杂性也可以对现今的交通运输网络进行改进与优化，使其发挥较大的功效。在针对交通运输网络进行研究时应该依据不同的网络采取不同的研究方法，首先航空网络应该是交通运输网络中具有代表性的，因为在所有交通运输网络中航空运输网络的发展是最早的，在行业内部数据也比较完备，同时一直以来都受到学者的广泛研究，所以在学术研究方面也具有一定的基础，在针对航空网络研究时往往采用L空间。另外，在城市街道网络研究时往往采用原始和对偶两种方式进行研究，因为如果只是采用原始法研究，虽然可以保留该地区原始的一些地理信息，但是在所得到的网络点度上却没有明显的无标度性，所以综合对偶方式进行研究，解决原始法没有无标度性的问题。另外，对于铁路网络、船运网络等通常也采取L空间和P空间。总之，在进行不同类型的交通运输网络系统研究时，应该根据具体的需要采取最适宜的方式进行研究。

1.2从交通科学角度分析。随着科学研究水平的逐渐加深，交通科学领域的学者已经逐渐注意到复杂科学和复杂网络理论之间的联系，并且正在向着将交通科学应用于交通网络复杂性研究的领域发展。在交通科学领域可以采用交通流分配问题、控制理论以及动力学等多种手段为交通运输的研究做出贡献，在交通运输网络的研究中一直都是以追求一个平衡状态为标准的，例如针对一个交通网络的旅行时间最小的平衡设计，交通运输网络的出行成本与交通流量之间成正比例关系，即出行成本随着交通流量的增加而增多，期间由于交通流量的增多而导致的交通堵塞与拥挤会使成本也随之增加，在不断的反复过程中交通网络会出现一种平衡状态。从整体来讲，目前我国交通学者们已经开始重视交通网络复杂性的问题，随着研究时间的不断增长以及投入力度的不断加大，到目前为止已经取得了重要的成果。但是对于彻底了解交通运输网络复杂性来说还有一定的距离，所以仍然需要在此方面努力。

2交通运输网络复杂性研究的难点

在交通运输网络复杂性研究方面尽管近年来已经逐渐受到了重视，并且也得到很大的发展，但是针对其中的一些难点仍然没有科学的解决。在刻画研究方面缺少系统的理论基础知识并且刻画的程序也不够完整，另外，在刻画方面由于需要以大量的数据作为基础，因此需要需要一段时间才能够进行有效的刻画，所以在实际中影响了刻画方法的实用性。最关键的是对于交通运输网络复杂性的认识还只是停留在比较浅显的阶段，对于复杂性的管理与控制仍然处于空白的状态。

3对于研究过程中一些关键问题的解决方案

交通网络作为无标度的网络，在研究时应该考虑如何找到公共网络的集散点，并且将研究的内容与实践性很强的公交网络平衡配流研究相结合。首先是HUB点的确定，及时步就是对交通运输网络中各条路段流量的确定，一般可以应用公交网络用户平衡配流的方法可以实现，并且度很高；但是实际中有时候需要对某一路径的流量给出的值，面对这种要求需要采用极大熵网络模型对该平衡网络进行求解，得出的路径流量；另外，在对网络中某个点进行流量求解时需要依靠前面步骤求得的路径流量，即用已经求得的路径流量简介算某点的流量；另外，对于交通运输网络中站点的处理不只是要求求出流量，还要根据求得流量的大小对站点进行排序，之后计算出每一个站点流量在总流量中占据的比例，找出网络中的HUB点，上述这种方法是目前国际上所研究出的一种既可以找出HUB点度又很高的方法。在实际研究中对现实的交通网络应用无标度网络的理论进行网络规划、设计、建设及管理是当前研究的主要方向，应该针对研究之中遇到的问题进行有效解决。上述方法是包括了所有能够上下乘客的节点网络，然而实际的情况却与此有较大的差别，如果将多种交通交通工具进行转换这一事实加入到分析的条件中，则情况就应该另行考虑。可以将能力约束问题进行两方面的分类，即不考虑能力限制与考虑能力限制两种。总之，交通运输网络具有复杂性，实际研究时需要考虑的约束条件有很多，因此需要交通学者在分析交通网络时要有足够的耐心，并且考虑所有涉及到的条件以及情况，只有这样才能够保障研究结果具有一定的意义。

4交通运输网络复杂性研究的方向

交通运输的主要目的就是为人们带来生活上的方便，所以在研究方向上应该构建出一套规范的基础理论和程序，并且针对上文提到的需要大量的数据才能够进行刻画的情况应该进行适当的改进，使小数据也可以适用，另外，应该将复杂性刻画应用于交通运输系统的管理和控制之中。以上所提到的就是当前研究的方向，想要实现交通运输系统的科学管理，首先必须做的就是对交通运输系统有一个的了解，之后以此为基础进行复杂性的研究，应用复杂性科学的理论与方法对系统的复杂性绩效刻画，并且根据结果选择最为适合的科学方法对交通运输网络进行控制与管理，同时这也是交通运输网络系统管理的发展方向。无论对哪个系统进行研究，首先都必须要明确所研究的方向，研究交通网络的复杂性就必须要在明确研究方向的前提下进行，针对其中的一些问题找到合适的解决办法。

5结论

随着经济发展速度的不断加快以及科学技术信息的不断发展，网络的概念已经深入到了各个系统之中，网络将一个系统中的各个散点与分离的部分相结合起来，交通运输网络作为复杂性网络的代表已经引起了交通学者的关注。针对交通运输网络研究的现状可以从复杂网络角度和交通科学角度进行分析，得出结论，明确研究过程中的难点，并且给出合理的解决方案，也可以针对其中存在的问题提出拟解决方案。要根据实际研究情况明确研究方向，使交通运输的管理与控制系统化。

复杂网络论文:网络信息下的复杂工业过程建模与控制

摘要：复杂工业过程控制在工业生产中有着重要作用，其不仅能提高工业生产效率，而且能更好保障工业生产质量、降低能耗，从而促进工业发展。复杂工业过程控制存在着一定的繁琐性，且控制过程极易遭受人为因素及外部客观因素的影响，所以对复杂工业过程进行建模有着重大意义。在网络信息模式下，复杂工业越来越趋于现代化，控制过程也逐渐变得智能化以及自动化。该文主要以复杂工业过程为研究对象，对网络信息模式下复杂工业过程的建模与控制进行了合理分析，提出了一些建议。

关键词：网络信息模式；复杂工业过程；建模；控制

在社会经济的推动下，我国的现代化工业得到了较好发展，各类工业产品不断涌现，顺应了城市化发展的潮流。在复杂工业生产过程中，对其过程进行控制有着重要作用，不仅能促进复杂工业的规范生产、降低风险因素，而且能提高工业生产质量。但是复杂工业过程控制存在较多隐患。因此，在网络信息模式下，如何通过复杂工业过程建模实现有效控制成为我们面临的重大问题。

1网络信息模式下复杂工业过程建模与控制概要

在社会经济的推动下，我国的各种科学技术有了较大发展，给复杂工业的进步带来了一定机遇。随着现代化工业不断发展，工业控制的重要性越来越突出，其不仅是保障工业生产顺利进行的关键，也是提高生产质量、降低能耗的重要途径，因此，加强复杂工业过程控制有着重大意义。在网络信息模式下，各类信息技术被引用进复杂工业控制中，致使过程控制体系越来越繁琐，涉及的内容也不断增多。在许多复杂工业中，控制系统都呈现出庞大、繁琐的状态，包括电力、化工、炼油等方面，整体控制系统存在着多种子系统，各子系统之间都存在一定的联系，而且与外部也有着紧密关联，致使过程控制系统极易遭受外部客观因素的影响。复杂工业过程对控制系统提出了较高要求，因此，在对复杂工业过程进行控制时，我们不仅要对每个控制环节进行调控，而且基于复杂工业的特性，我们必须对整个过程控制系统进行优化，这样才能更好提高工业生产质量、降低整体能耗。在复杂工业过程传统的控制的理念中，我们大都偏重于控制系统的输入以及输出，没有从整体性进行考虑。但是在实际情况中，随着网络信息的不断发展，现代化工业过程越来越复杂，控制系统也越来越繁琐，各子系统之间的联系也越来越紧密，在这种情况下，传统的控制理念难以发挥出较好效果，整体控制质量也并不高。很多我们在对复杂工业进行控制时，往往只从复杂工业生产的一个循环进行考虑，但是基于复杂工业特性，其生产过程的每个循环之间都有着紧密联系，因此，传统的控制理念已经难以适应现代工业发展的需求。在网络信息模式下，控制系统的子模块不断增多，复杂性也逐渐增强，所以我们必须对现有的复杂工业过程控制模式进行优化，并通过过程建模更好发挥出过程控制的作用，从而更好促进复杂工业的生产。

2网络信息模式下复杂工业过程建模与控制方法

2.1网络信息模式下复杂工业过程建模分析

在网络信息模式下，基于复杂工业特性，我们在对其过程进行建模时，需从多方面进行考虑，深入分析复杂工业过程的控制理念，从而更好实现复杂工业过程有效控制。基于复杂工业运作特性，其要求软测量模型能够自动适应工业运作过程，一般情况下，我们会通过一定的样本数据在滑动窗口的作用下进行在线建模，但是在实际情况中，这种建模方式无法在保障建模速度的同时较好维持一定的建模精度。因此，面对这种问题，我们可以采用在线核偏最小二乘KPLS建模法，这种建模法以相关数据为建模基础，在实际中能起到较好作用。一些学者对多变量过程故障诊断进行了深入研究，并对一些统计学方法进行了合理分析，包括独立成分分析法、主成分分析法等，并将其引进复杂工业过程建模。我们可以将一些独立成分进行融合，建立故障分析指标，经相关仿真检验，能取得较好效果。复杂工业过程控制系统一般具有较繁琐的结构，在网络信息模式下，这类控制系统大都属于非线性模式，而且具有多变性以及强耦合性的特点，因此，我们可以采用动态逆系统解耦法，并有效应用自适应滑模控制器，从而更好实现控制效果。

2.2网络信息模式下复杂工业过程控制方法

在对网络信息模式下的复杂工业过程进行控制时，技术人员必须从多方面出发，注重控制的整体性，并采取多种约束机制，从而实现复杂工业过程的有效控制。在网路信息模式下，复杂工业系统的模块化趋向越来越大，因此，我们可以从分布式预测控制着手，对分布式预测控制算法进行合理应用，这种控制算法从属于串联系统，对提高控制系统的整体性能有着重要作用，我们可以建立氧化铝碳分解串联过程仿真试验，以检测分布式预测控制算法的实用性，从而更好对复杂工业控制进行控制。在控制系统运作时，其输出以及输入方面可能会存在一定隐患，因此，我们可以从这两方面着手，将其转化为非线性问题，为了更好保障输入以及输出的稳定性，提高相关数据的性，我们可以采用双层结构控制法，从而提供输出静差以及输入稳态值的度，促进控制系统与复杂工业过程的相容性，从而实现有效控制。过程控制系统一般具有多层次性以及多模块性，当其在运作时，系统的非线性程度与模块之间的切换有一定的联系，而这种联系对系统的运作有着一定影响，因此，我们可以对模型切换方法进行优化，提高控制系统的整体性能，从而更好对复杂工业过程进行控制。

3结束语

在社会经济的推动下，我国的现代化工业得到了较大发展，各企业的生产力不断提高，但是在实际情况中，复杂工业过程极易遭受人为因素及外部客观因素的影响，因此，对复杂工业过程进行控制有着重要作用。在网络信息模式下，传统的复杂工业控制模式已经难以适应社会发展的需求，因此，对复杂工业过程进行建模势在必行，在建模效果下，能够更好促进复杂工业生产的顺利进行，从而提高工业生产质量。

复杂网络论文:复杂网络理论下计算机网络拓扑研究

1研究设计

1.1网络协议分析技术

当今时代计算机的普及给人们带来了很多的方便，各行各业对于信息技术的深化研究也都取得了较为明显的价值，并且在应用过程中得到了良好的验证，给复杂网络技术的研究带来了新的思路。传统的计算机网络结构相对简单，普遍为主从式的结构，以控制终端为中心，给外延的设备提供支持和服务，TCP/IP协议是沟通主从之间的渠道，也是当前网络信息技术中的关键协议。在进行信息传输过程中，为了提高信息的传递效率，可以根据需要改变传递次序，目前的复杂网络理论仍然有进一步深化研究的空间。

1.2网络协议的应用

按照目前的网络连接协议模型，利用数据包封装技术，可以对当前网络协议的基本内涵进行探究，根据目前的网络协议特点，控制中心分别从各个连接设备中收集数据包，并通过对数据进行整合构成网络的整体框架，这个过程结构清晰，符合网络技术的基本特点。控制中心根据功能可以划分为两个模块：数据收集模块和数据处理模块，两个模块共同工作，维持网路技术的正常工作。

2数据分析

2.1网络行为的分析

网络行为指的是用户或主动或被动获取需要信息的行为，可以通过网络技术进行侦和管理，网络行为是网络技术应用到实际中的直观表现，也是复杂技术经过交互设计后呈现出的简单操作。按照我国目前计算机网络的应用程度来说，对网络行为进行分析，能够在宏观上对当前社会的网络运用进行把握，给未来网络技术的进一步发展提供参考，也有助于提升网络服务质量。

2.2在网络协议分析技术支撑下的计算机网络数据分析

2.3计算机网络拓扑模型的架设基础

计算机网络拓扑形态结构当中的每种形态结构都有其独特的适用环境与搭建标准;丙从传输技术的角度而言，网络拓扑结构可以被划分为两大乡鑫，即点对点的传播方式与广泛散播方式，二者都能够对网络协议和数据采集过程产生影响，进而刊计算机网络拓扑行为带来干扰。无论女口何划分网络结构与形态，网络协议分析技术需要足够的网络数据来支撑，只有当网络结构中的数据库中采集到大量的网际间信息数据时，网络分析技术的框架才可能搭建起来。

3结语

我国发展到现阶段，各行各业对于网络技术都有着严重的依赖性，加快计算机网络技术的发展是社会的基本需求。计算机网络的发展离不开基础理论的支持，一些较为特殊的行业需要专门开发软件项目，来满足用户个性化的需求，将电子信息技术应用到各个领域不仅仅改变了传统的工作模式，也促进了计算机网络技术自身的不断发展，复杂网络计算机拓扑行为的研究已经取得了阶段性的成果，对其进行进一步的深入研究十分必要。

作者：车江涛马立单位：河南机电职业学院

复杂网络论文:复杂网络的物流业竞争关系探索

以物流企业在某地区分支机构的数量的多少作为衡量物流企业产品同质化程度的网络建模方法与物流企业竞争关系的实践存在一定的差距；其次，对物流网络的结构和物流基础设施发展水平等物流属性对企业竞争关系的影响通常没有考虑；，由于企业经营层面统计数据的缺乏和难以获得性，大多数研究采用宏观统计数据。鉴于复杂网络理论在定量描述复杂系统结构、属性和演化机制等方面所表现出的优越性，本文在已有研究的基础上，采用复杂网络方法，结合物流企业规模、区域性特点、业务类型、营业额等因素构建物流企业竞争关系的布尔网络和加权网络模型，并以东莞市物流企业为研究样本，研究网络的拓扑结构属性，并分析其产业组织意义。

1物流企业竞争关系复杂网络模型的构建

1.1物流企业竞争关系的构建物流业属于流通服务业，提供的产品为物流服务，物流企业提供的服务产品具有空间分布的特性。物流企业之间的竞争关系主要表现为企业提供服务的业务类型和经营的地域范围是否相同，如果物流企业在经营的业务类型和地域范围上有相同的市场或目标顾客，那么企业之间就存在竞争关系。通常，在界定物流企业竞争关系时，仅考虑了企业经营业务类型和以行政区划界定的市场覆盖范围素的影响，未对物流企业规模和物流行业特性等因素给予充分考虑。事实上，物流企业的经营规模和物流行业特性也是影响竞争关系的关键因素。首先，物流企业经营规模的大小对营业覆盖范围有着显著的影响，企业经营规模越大，营业覆盖范围越广。另外，物流企业所在区位的交通干道走向和路网结构影响了企业的业务覆盖范围。物流企业为了扩展客户群体，提高运作效率，选址时多靠近港口、机场和货站等交通枢纽以及与公路、铁路、水路等交通动脉。基于以上原因，本文在构建物流企业竞争关系模型时，主要考虑了企业规模、经营覆盖范围、交通干线和业务类型四种因素的影响，具体做法见表1。综上所述，本文认为共同营业覆盖范围具有相同经营业务类型的物流企业存在竞争关系。

1.2物流企业竞争关系网络模型的构建1.布尔竞争关系网络模型将每个物流企业作为一个节点，两个物流企业在相同的经营覆盖范围内，有相同一项或者多项业务时，则在两个节点间连一条边。根据以上规则，构建出物流企业布尔竞争关系网络模型（BooleanCompetitiveRelationshipNetwork，BCRN）。BCRN的集合表示为GF,A，其中F为物流企业集合，iF代表物流企业，A为物流企业之间的竞争关系邻接矩阵。2.加权竞争关系网络模型布尔竞争关系网络模型仅考虑了物流企业之间是否存在竞争关系，以及企业面对的竞争对手的多寡，没有考虑到市场竞争的激烈程度。事实上，掌握物流企业在业务上竞争的激烈程度对制定竞争策略更具有实际意义[7]。本文以市场共同度来度量物流企业竞争关系的激烈程度，市场共同度（marketcommonality）是指目标企业A和竞争对手B共享市场的程度[8]。根据市场共同度的概念，采用物流企业营业额对存在竞争关系的物流企业间的竞争压力进行量化，以竞争压力为边权构建加权竞争关系网络模型（WeightedCompetitiveRelationshipNetwork，WCRN）。市场共同度的计算如公式（1）所示，计算市场共同度时，将物流企业的经营规模和企业间的地理空间距离给予了充分考虑。其中，ABM为物流企业B相对于物流企业A的市场共同度；k为物流企业经营的业务类型，k1,2,3；Akp为物流企业A在第k种业务上的营业额；Ap为物流企业A的总营业额；Bkp为物流企业B在第k种业务上的营业额；kp为研究范围内所有物流企业在第种业务上的营业额的总和。AkApp表示业务k对物流企业A的重要性；Bkkpp表示物流企业B在业务k上的营业额占所有企业在业务上营业额的比例，即B企业的入侵规模。代表路网系数，表示交通因素对物流企业竞争关系的影响。当竞争对手位于物流企业经营的环状覆盖范围内时，=1。对于通过路网连接的竞争对手，根据距离目标企业所在位置的远近赋予不同的权重值。权重值采用等差递减的方法进行处理，距离越远，值越小，最小值为0.1。综上所述，物流企业B相对于A企业所有业务类型的市场共同度的集合就等于A从B感受到的竞争压力。

2样本选择及算例说明

样本选择物流企业依靠当地的地理优势和经济条件而发展。东莞市位于我国经济发达的珠三角地区，地处广州、深圳黄金走廊之间，距离香港百余公里，发展现代物流业区域优势明显。改革开放后，随着东莞市对外贸易和制造业的发展，产生了巨大的物流需求，物流业迅速发展。旺盛的物流需求，不仅吸引了国际性大型物流企业入驻，而且本土的中、小型物流企业也迅速成长，企业经营的业务类型涉及到运输、仓储、货代等多个领域。就东莞市的公路网络而言，通车里程和等级路密度在广东省乃至全国均名列前茅。由此可见，东莞市物流业概况与模型具有一定的匹配度，物流企业之间的竞争关系能够较好地反映出我国物流业的竞争态势。根据东莞市税务部门提供的数据，全市2006-2009年度物流企业营业额大于0分别有601家、1600家、2094家、2095家，物流企业经营的业务类型主要为仓储业务、运输业务和货代业务。因此，在构建网络模型时主要考虑了以上三种业务类型。就东莞市路网结构而言，由于海港和空港、铁路的欠发达，货物运输以公路运输为主。据统计，东莞市高达88.5%的货物是以公路运输的方式实现的。因此，在实证分析时，主要考虑了公路路网结构对企业竞争关系的影响。由于受广深“走廊带”交通流量大的影响，东莞市高速干道存在“纵强横弱”的特征，市内的广深、107国道、莞深纵向网络发展较为成熟，横向的发展较为成熟路线主要有北环快速、西部干道/东部快速和常虎高速。鉴于以上原因，构建网络模型时主要考虑了以上交通干线对物流企业竞争关系的影响。考虑到以东莞市物流企业为研究对象，各镇区间距离较小（较大的镇区虎门和长安的距离仅为12公里左右），将小型企业的经营范围界定为辐射半径为15公里的环状区域。大、中型物流企业经实力较强，将中、大型企业的环状辐射范围界定为辐射半径分别为30公里和45公里的环状区域，中型企业沿路网延伸50公里，大型企业沿路网延伸100公里。

3经济学背景解释

BCRN网络的拓扑指标变化可以说明物流企业竞争关系的演变特性。2006-2008年物流企业布尔竞争关系网络模型的平均节点度和平均节点度标准差变得越来越大，表明物流企业的竞争对手越来越多，竞争越来越激烈。同时，各企业竞争对手数量越来越分化，竞争变得越来越不均衡，存在局部激烈竞争的情形。这主要是因为2005年国内物流市场开放，市场进入门槛较低，中、小型物流企业迅速发展所致。由于中、小型大部分物流企业主要选择资本投入较少的货代和运输业务为主营业务，致使物流市场存在无序竞争的态势。2008年至2009年几项指标差别不大，主要是受金融危机影响的原因。金融危机致使国内外市场迅速萎缩，整个物流市场不景气，部分规模较小、经营业务类型单一的小型企业在竞争中被市场淘汰，物流市场增长缓慢。WCRN节点强度符合无标度分布，表明在物流企业竞争关系网络中有极少数的HUB点。2009年的具体数据分析显示，2095家企业中仅有109家企业的节点强度在1.00以上，大量企业的节点强度在1.00以下。节点强度超过10.00的企业仅有8家企业，节点强度前三位企业是顺丰速运、联邦快递、中外运——敦豪，这些企业在市场上处于领导地位，对物流市场的发展起着举足轻重的作用。大量节点强度小于1.00的物流企业为小型企业，主要经营运输和货代业务。以上分析表明目前我国物流业仍然处于初级发展阶段，物流市场集中度低，市场缺乏有效整合，无法形成有效的规模经济。网络的同配性研究结果表明在物流企业竞争关系网络内部存在着一些联系紧密竞争激烈的物流企业群，这些企业群与节点强度大的企业之间存在着竞争关系。这种竞争关系的存在的主要原因与影响物流企业选址的因素有关。物流企业选址时主要基于两个方面的考虑，一方面是所在区域的物流需求，另一方面是所在区域运输的便捷性。南城区、虎门镇、寮步镇等地区为东莞市经济发展较发达的镇区，制造业、工商管理企业较多，物流需求旺盛。这些地区是路网结构的枢纽节点，交通便捷，成为了许多大、中、小型企业的经营地点。另外，大部分企业经营的业务类型较为单一，主要为运输、货代业务。选址区域与业务领域的相似性致使物流企业间的竞争不仅表现为同等级别企业间的竞争，同时大型企业与中、小企业之间也存在着竞争。聚集性分析结果表明节点度（强度）值大的节点反向组团的能力较弱，即它们的对手互为竞争对手的概率较低。这主要是因为节点度（强度）大的企业所在镇区通过路网结构相连的镇区较多，而竞争对手所在镇区在地域上不相邻，因此不存在竞争关系。另外，节点度（强度）大的企业经营业务类型不止一种，但是它们的竞争对手多数经营业务单一，即使竞争对手在同一区域，由于经营业务类型不同，也不存在竞争关系。反之，节点度值小的节点由于竞争对手经营区域集中且经营业务单一，所以竞争对手互为竞争对手的概率大。由此可见，路网结构、企业的经营的业务类型等要素是影响物流企业竞争关系网络结构的重要因素。

4结语

本文采用复杂网络方法，构建了布尔竞争关系网络模型和加权竞争关系网络模型，并以东莞市物流企业为研究样本进行了实证分析。与以往研究相比，本文在构建物流企业竞争关系网络模型时，突破了传统的行政区划限制，考虑了物流基础设施和物流企业规模等因素对竞争关系的影响，研究结果表明该模型实用、有效，能够真实反映出我国物流企业的竞争状况和态势。通过对物流企业竞争关系网络模型拓扑结构指标以及其经济学背景分析，发现在物流产业中：（1）存在少数企业占据了绝大部分的市场份额，这些企业的市场行为会对整个物流业的发展产生极其重要的影响。为了保持物流业的快速健康的发展，应该密切关注这些核心企业的市场运作。（2）大部分物流提供的产品仍然局限于传统的运输、仓储、货代等业务，产品差异程度低，这是造成我国物流企业无序竞争的主要原因之一。（3）随着物流业的发展，物流企业面临着越来越多的竞争对手，承受着较大的竞争压力。（4）在物流业中，存在着一些联系紧密且竞争激烈的中、小型物流企业群体，它们与占据市场份额前几位的大型物流企业间也存在着一定的竞争关系。本文只是采用复杂网络方法对物流企业竞争关系进行研究的一个初步探索，仅研究了网络模型的拓扑结构属性，以后值得研究的问题仍然很多，如网络模型的演化机制；另外，由于不同业务类型的物流企业竞争特性不同，亦可构建不同业务类型的物流企业竞争关系模型并分析网络的结构特性和演化机制。

作者：高秀丽孟飞荣单位：广东海洋大学经济管理学院华南理工大学工商管理学院

复杂网络论文:复杂网络理论下的计算机网络拓扑

1复杂网络理论

1.1表现

通俗的说复杂网络就是表现出高度复杂性的网络，其表现主要有以下几方面:一是结构复杂，这是复杂网络最明显的一个表现，主要是因为复杂网络的节点数目巨大，同时网络结构差异性较强，相互之间都有不同的结构特征。二是连接的多样性，这表现在节点之间的连接上，节点之间的连接权重有所不同，在这个差异之外，还存在一个不同，那就是连接还存在方向性。三是节点多样性，这主要是指复杂网络中的节点可以代表任何事物。四是动力学复杂性，它的节点集属于非线性动力系统，表现在节点状态随着时间的变化而变化，这是由于社会中人在不同的时间里使用计算机。五是网络进化，主要是说它的节点产生与消失是随时变化的。六是多重复杂性融合，也就是它的多重复杂性相互影响后，导致更难预料的结果。

1.2特性

首先是小世界，它作为复杂网络的基本单元，将两个原件之间的任意一点相连，形成的公用通道是作为数据传输的网络纹线。复杂网络中有无数个小世界，把它们都连接起来就可以形成许许多多的网络纹线。其次是以小世界为基本元件形成的集团性交互连接态势更加明显，作为众多小世界的集合体，复杂网络也包含了各个资源件的集团性，这些内部的交互性也使得复杂网络整体架构的兼容性与再塑性得以进行多元化拓展。是幂律的度值涵盖的视域趋向多元，度值是节点以及相关联的单位数量。

2复杂网络理论应用

2.1网络同步行为的研究

各节点同步化行为普遍存在于复杂网络之中，产生的原因是网络拓扑的动力学性质和单个节点自身的特点，而非某个单独因素可以决定，这种现象会给网络运行环境带来危害。比如在网络中，不同的网络节点发送信息，这些信息会有两个结果，一是同时，二是都不，及时种情况会造成网络信息的拥堵，第二种会造成信息无法传播。不管哪一种都是具备危害性的，尽管在这方面可以采取一些降低危害的方法，但却始终无法杜绝这一现象。

2.2计算机网络拓扑行为的演化模型

一直到现在，针对计算机网络拓扑主要是依据自治域和路由器这两种不同层次来对计算机拓扑结构进行描述的，根据这两种不同的层次形成了BA模型和局部演化模型。从自治域来说，若干个自治域形成了一个网络系统结构，自治域间存在对等连接，那就成为了其中的一条边。路由器作为网络的节点，将路由器放在整体中，它就是一个节点，但是在两个网络节点之间存在的物理连接，却相当于边。通过对二者的研究，却发现二者所实现的都仅仅是简单网络情况下的的拓扑演化规律，面对复杂的网络结构都是心有余而力不足，因此还需要对此进行长远的探究，从而使拓扑结构能够适应更加复杂多变的网络环境。

2.3网络病毒扩散模型及防范措施

随着网络的发展和计算机技术的进步，现代社会中网络和计算机已经大大地方便了人们的生活工作。但是与此同时，另一个问题却悄然爆发，那就是随着技术的提高完善，很多应用程序的操作都越来越自动化、傻瓜化，自动化较高的程序，既可以帮助不懂的人自动完成某些复杂的操作，但也有可能在程序中添加恶意代码，通过应用在网络中传播，加上自动化程度高了，很多人就省去手动操作的习惯，慢慢地就降低了对恶意程序的防范，使其在网络中肆虐。针对这个问题，除了要求用户注意防范，还应该在网络中加以阻止。但是基于目前的现状，对网络病毒的传播，到现在依然是一个让人们头疼的问题，即便是到了现在，也没有一个解决的策略，对于网络病毒的危害，也只是停留在预防的策略上，还有降低病毒在网络中传播的速度和效率，降低其对网络的危害，阻断病毒传播链。防范网络病毒，减少网络病毒的危害，这些是远远不够的。在过去，预防病毒，主要方法是基于规则网络病毒传播模型上，这种方法的原理是，根据病毒感染强度的阀值，基于病毒大于一个固定阀值的情况下将会在网络中长期存在，否则感染的节点会衰减。而提出的方法是随机免疫的方法，在进行免疫时平等对待这些节点，随机地选择节点，也没有优先顺序。但是这种方法很明显存在一个问题，网络上的节点太多，随机选择节点也无法兼顾全局，无法阻止病毒的大规模爆发。而在复杂网络理论的基础上，人们对于病毒的防范有了新的认识，渐渐意识到网络拓扑的结构对计算机网络病毒的防范具有深远的影响，计算机具备小世界和无标度双重特征，同规则的网络环境相比，小世界的网络病毒更易于传播，同时在无标度的网络上病毒的传播没有正传播阀值，尽管只感染很少的节点，但却可以在网络上长期存在，在这个过程中一旦有其他节点被感染，就有爆发大规模病毒的可能。面对这一认识，人们需要重新建立一个完整地病毒传播模型，而这个模型中必须具备病毒的传播原理、网络的拓扑结构，还有就是二者的相互作用机制。改变以往的观念，防范病毒不仅仅是降低病毒的传播，更重要的是针对病毒传播的手段，通过改变网络拓扑结构，从而达到控制病毒传播的目的。

2.4计算机网络的脆弱性和鲁棒性

脆弱性是因为即便是少量的网络节点被破坏掉也会对整个网络运行起到很大作用，甚至导致其奔溃、瘫痪，这个特点使得计算机网络系统的节点一旦遭到破坏很容易就会对整个网络的运行起到毁灭性的打击。一般来说，但整个计算机网络的节点有5%-10%的中心节点被摧毁就会导致整个网络的溃散或者形成一个个信息孤岛，进一步导致整个系统的溃散。鲁棒性是为了应对计算机的脆弱性而设计的，在设计时考虑到计算机网络中某些节点和线路的脆弱性，容易遭到他人的破坏，因此有必要将使其具备一定的自愈能力，进而确保整个计算机系统不会因此瘫痪。这个想法最初是被运用在军队信息的传递上，一般情况下，无标度性的拓扑网络结构使得计算机网络即便是在局部遭到破坏的情况下，依然可以保持工作，同时保持节点的稳定性。经过研究发现，随意选择80%的的节点进行摧毁，剩余的网络依然可以保持两点间的顺利连接。

3结论

未来可以针对复杂网络的某些统计特性，有必要对计算机网络拓扑的构建、拓扑发现、用户的动态更新、资源管理、服务发现、服务部署等问题进行研究；通过具体的研究，针对某种具体网络体系结构服务或应用，构造出性能高、可扩展性好、有利于管理的具有小世界或无标度特性的网络结构，必须在理论上建立计算机网络的复杂网络理论，主要是研究计算机网络的拓扑演化机制，不同节点对于整个网拓扑演化行为的影响，同时阐述计算机网络拓扑的基本性质和特征量，通过定量与定性分析方法探究出其性质与特征以及相关应用，寻求能够真实反映拓扑结构的复杂网络的构造机制。

作者：王文英单位：陕西邮电职业技术学院

复杂网络论文:复杂网络理论的计算机网络拓扑分析

【摘要】复杂网络是在计算机科技不断发展的过程中所产生的一种新的理论。由于传统的网络模型无法满足越来越复杂的网络结构拓扑性能需求。因此产生了复杂网络理论，本文对复杂网络理论的含义进行了详细的阐述，并介绍了有关的应用方法。

【关键词】拓扑；计算机网络；复杂网络理论

复杂网络理论已经广泛应用于人们的日常信息生活中，本文将对复杂网络的研究进展与基础知识进行介绍。复杂网络理论的研究工作自身则具有比较鲜明的跨学科特色，在研究过程中会遇到许多难点，本文重点探讨在网络拓扑应用中，复杂网络理论的模型与特性。

1复杂网络理论

复杂网络即是一种具有内部相似性、有组织的网络形式。复杂网络的复杂性体现在以下六个方面:及时，结构复杂，复杂网络内部包含了数量巨大的网络节点，对各个网络节点进行排列与组合可以形成不同类型的网络结构，不同结构所体现出来的特征也是多种多样的;第二，网络进化。网络进行即网络节点消失或产生的过程，比如链接或网页可能随时出现或消失，其根本目则在于提高复杂网络的实用性，体现出网络进化的特点;第三，连接多样性。复杂网络中由于不同节点的特点不同，所采用的连接形式也存在较大的差异;第四，动力学复杂性。在不同结构特征的表现下，不同节点之间会体现出一定的复杂性特点;第五，节点多样性。节点作为网络中十分重要的组成部分是网络不中同事物的一个具体体现，由于不同计算机设备之间存在着巨大的差异，这就造成节点的差异，体现出节点多样性的特点;第六，多重复杂性融合。这种表现就是以上五点综合起来所形成的特点，这种综合性的特点直接决定了拓扑结构的特点。

2复杂网络理论的应用

2．1计算机网络同步行为研究

复杂网络中最常见的现象是同步行为，不同节点与网络拓扑之间在内部关系上也存在着比较明显的同步性倾向，然而对于部分特殊情况来说，同步行为可能并不利于提升用户的使用体验，甚至会对数据的储存与计算造成干扰。随着当前我国无线通信技术的不断发展，许多网络内部的信息需要由同一台路由器进行传送，不可避免地出现同步现象，所产生的同步行为包含两种，其中一种是路由信息同时生成，另一种是路由信息同时中止，及时种同步行为可能造成局域网络拥堵，另一种行为而会造成局域网络瘫痪。随着各大通信企业已经会对这方面的问题提出了大量的解决方案，但到日前为止，还能够哪一种方法能够彻底纠正同步行为所造成了危害。

2．2计算机网络拓扑行为的演化模型

当前世界范围内所广泛应用的网络拓扑模型主要包含两种，其中一种是局部演化模模型，另一种是复杂网络演化模式。通过自治域与路由器两个层面对拓扑结构进行刻画。在路由器层面，不同网络节点通过路由器体现出来，路由器设备的连接即是网络边际。在自治域层面，不同节点之间的连接通过边界网关体现出来。

2．3计算机网络拓扑模型的架设基础

计算机网络拓扑形态结构当中所具有的各种形态结构都需要图2拓扑结构在单独的搭建标准与适用环境中才能够发挥作用，在传输技术方面，网络拓扑结构主要包含两大类，分别是广泛散播方式与点对点传播方式，这两种传播方式都一定程度会干扰至计算机网络拓扑行为，即使要对网络形态与结构进行改良，也需要在数据资源充足的条件下才能够发挥出网络协议分析技术的调整作用，只有在数据库能够采集至网际间信息数据时，网络分析技术才能够投入应用。

2．4病毒防治方法

做好网络安全工作本质上就是综合运用各种手段解除病毒或是抵抗病毒，较大程度上将病毒对于网络的破坏降到低限度。已往所采用的防毒措施是在特定网络病毒传播模型的基础上，平等对待全部网络节点，对网络内部的各个节点进行随机选取，然而这种防毒方法所体现出来的局限性是十分明显的，无法防止病毒进一步的蔓延。而单位计算机出现病毒感染的概率比较低，一旦发生感染，病毒侵犯的面积则可能会十分庞大，防御计算机病毒工作即是挑战也是机遇。利用复杂网络理论，程序设计人员可以制作一个病毒传播模型，依照人们对于病毒传播原理的有关见解，产生专门的拓扑结构，使网络拓扑结构与病毒传播原理相互作用，对病毒的蔓延起到阻止作用，其中重点的研究内容是延缓病毒传播速度与防御病毒两个方面。

3复杂网络理论的应用前景

复杂网络理论需要仍处于比较初级的发展阶段，但在人类对于网络世界的理解与认识上，复杂网络起到了理论丰富与知识拓展的作用。可以预见的是，在当前社会进行信息化时间的大背景下，复杂网络理论所发挥出来的重要作用是其他理论与技术不可替代的，计算机网络拓扑与复杂网络理论相结合，可以在未来一段时间内形成一套固定的规律并投入到技术应用中，在有关研究成果与应用经验的不断积累下，能够对现有的网络结构进行进一步的优化，提高网络信息传递效率，改善用户的网络信息应用体验。

4结语

计算机网络具有系统复杂性与规模庞大性两方面的特点，通过已往所采用的排列与组织方法很难理清庞大且复杂的网络拓扑结构。这就需要针对计算机网络的复杂性特点专门形成一套理论体系，即复杂网络理论，通过这种理论，人们可以通过一种更加快捷、更加简单的方式来刻画出计算机拓扑行为，使人们能够发现优化网络拓扑行为的方法，推动网络信息的合理化发展。

复杂网络论文:试论复杂网络的灾害信息传播特征研究

论文摘要：运用复杂网络相关理论对灾害信息传播方式和特征进行分析；以台风“罗莎”灾害信息传播过程为例将灾害信息传播过程划分为4个阶段；构建了灾害信息传播网络，给出了灾害信息传播网络的形成、结构和统计性质。在此基础上总结了灾害信息传播网络节点的大规模性、网络连接的稀疏性、连接结构的复杂性、信息传播的时间复杂性、信息传播的变异性、信息传播引发衍生灾害可能性等6个方面的特征。

论文关键词：复杂网络；灾害信息；传播特征

灾害是指由某种不可控制、难以预料的破坏性因素引起的、突然的或在短时间内发生的、超越本地区防灾力量所能解决的大量人畜伤亡和物质财富毁坏的现象。由于灾害发生的突然性和破坏性，20世纪80年代以前我国在灾害信息传播上采取了谨慎的态度。而随着社会的不断进步和新的媒体形式层出不穷，网络媒体、手机媒体、数字电视以及即时通讯软件、“博客”等新型网络形式使得信息传播的渠道由单一化向多元化发展，因此灾害信息传播已经不可能受到单方面的控制。

“非典”前期，由于政府和主流大众传媒保持沉默，使得各种谣言通过网络和手机等新型信息传播方式在全国范围内大量传播，导致了严重的社会恐慌。由此可以看出灾害信息传播一旦失控，会使本来失序的社会更加混乱，并由此带来衍生灾害，造成不必要的社会恐慌和经济损失。因此，在当前的信息传播状况下对灾害信息传播方式和特征进行相关方面分析是十分必要的。

目前国内在灾害信息传播方面主要是从新闻学的方面来研究：灾害报道应该实现新闻价值与社会价值的平衡、新闻媒介在公共危机事件中起到重要作用，以及系统介绍灾害信息的发展史等。没有从灾害传播本身的特征进行研究，忽视灾害传播特征对灾害信息传播的影响。为了更有效地实现对灾害传播的控制，有必要针对灾害信息传播特征进行相关研究。

本文首先对灾害信息传播过程进行分析，在此基础上运用复杂网络相关理论对灾害信息传播方式和特征进行了初步探讨。

1灾害信息传播的过程分析

根据当前灾害信息的多样化，其传播内容主要可以分为政府和主流大众传媒的灾害信息和各种谣言、负面信息两大类。各种谣言、负面信息是指由于在灾害信息传播过程中出现的隐瞒或虚报、延迟报道而产生的各种、负面的受众不信任的信息。

本文以fink(1986)提出的危机4阶段论为基础，对灾害信息传播过程进行了相关分析，给出灾害信息传播的4个阶段，分别为潜伏期、突发期、蔓延期、解决恢复期。以2007年台风罗莎信息传播过程为例(数据来源：百度指数)，分析这4个阶段(图1)。

(1)潜伏期由灾害发生到灾害信息开始传播的这一阶段。随着现代信息传播的速度加快，潜伏期的时间越来越短。要对灾害信息传播进行控制，好的方法就是在灾害信息传播的潜伏期对灾害进行有效控制，减小对社会产生的影响。台风罗莎10月2日08时在菲律宾以东洋面上生成，4日02时加强为强台风。即10月2日至10月4日为台风罗莎信息传播的潜伏期。

(2)突发期从灾害信息开始传播到灾害信息开始迅速传播的阶段。突发期是年阶段中时间最短、对受众心理冲击最严重的一个阶段。如果在突发期内对灾害信息进行刻意隐瞒或虚报、延迟、模式化报道，会使受众失去对传播者的信任，增加公众的疑惑，导致社会危机及衍生灾害的产生。10月5日、6日为台风罗莎信息传播的突发期。

(3)蔓延期灾害信息从迅速传播到平息的一个阶段。在新的信息传播环境下，灾害信息从迅速传播到平息需要一个相当长的时间。网络媒体、手机媒体、数字电视、即时通讯软件、多种传播形式使得灾害信息传播速度快、影响范围广、破坏性强。即使当灾害得到平息和解决时，在新型传播媒介中仍会存在很多议论和大量负面信息。台风罗莎在我国大陆l0月10日结束，但其仍然受到大众的普遍关注。10月7日至l0月16日为台风罗莎信息传播的蔓延期。

(4)解决恢复期灾害妥善解决、人民生活恢复正常、物质生产得到恢复、社会恐慌得到平息、整个社会恢复到灾害发生前的状态。在解决恢复期中，做好灾害信息的传播机理和影响的研究工作，总结灾害信息传播的经验和教训，为完善和健全相关的防灾体系提供依据。以10月17日起为台风罗莎的解决恢复期。

2灾害信息传播网络

2．1灾害信息传播网络的形成

目前国际上在流行病传播、计算机病毒在in．ternet上的传播等领域利用复杂网络进行研究是比较多的。此外，国内外专家对谣言的传播也进行了相关工作zanette研究了在小世界网络中的传播情况；moreno等发展了daley等在1964年提出的谣言传播模型，认为非均匀网络传播过程最终听过但不传播的人数与感染概率有着紧密联系；

dotts和watts认为无论是社会网络还是信息网络中的传播蔓延现象，相应的模型都可以归结为泊松模型和临界值模型。

灾害信息传播的基础是社会网络，因此可以应用复杂网络的观点来阐释灾害信息传播的特征。灾害信息传播的网络模型示意图如图2所示。

用节点表示灾害信息传播中的个体，如果两个个体之间可以通过某种方式直接发生传播与被传播关系，就认为这两个个体之间存在连接，这样就得到了传播网络的拓扑结构，进而可以建立相关模型来研究这种传播行为。而灾害信息传播模型研究的关键是传播规则的制定和网络拓扑结构的选择。

2．2灾害信息传播网络的结构

2．2．1灾害信息传播网络结构的划分

灾害信息的传播途径与谣言基本一致，可以参照moreno等人提出的谣言传播模型。的研究方法对灾害信息传播网络模型的结构进行分析，将灾害信息传播网络中的个体分为灾害信息未知者(igorants)、灾害信息传播者(spreaders)、灾害信息知情者(stiflesr)三种类型。i(t)、s(t)、和r(t)分别代表这三种类型在人群中的比例。

如图3所示，灾害信息在灾害信息传播者、灾害信息未知者之间传播。灾害信息传播者向它的邻居节点传播信息。当接到信息的节点是灾害信息未知者的时候，灾害信息未知者以入的概率变成一个灾害信息传播者。而如果信息传给了灾害信息传播者或者灾害信息知情者，则前者以1／a的概率变成一个灾害信息知情者。

2．2．2网络结构中各参数的分析

参数a代表着信息传播过程中数据会出现丢失的情况，并不是每次连接都成功。参数是表示一个灾害信息传播者在变成一个灾害信息知情者前连接的灾害信息传播者或灾害信息知情者的平均次数。

灾害信息传播者把灾害信息传递到它的相邻节点时，如果该节点为灾害信息未知者，后者也将以入的概率变成一个灾害信息传播者，信息传播成功。如果后者已经知道了灾害信息，则会导致灾害信息传播者失去传播信息的兴趣，从而以l／a的概率变成一个灾害信息知情者，此次信息传播的小过程失败。

2．3灾害信息传播网络的统计性质

灾害信息传播网络的统计性质反映着网络内部结构的不同和系统功能的差异。它的统计性质有以下几个方面。

(1)平均路径长度是指所有节点之间的较大距离的平均值，它描述了网络中节点间的分离程度，即网络有多小，也就是灾害传播网络中所有传播途径传播信息的平均长度。

(2)聚集系数用来描述网络中节点的聚集情况。在灾害信息网络中表示灾害信息传播者与灾害信息未知者、灾害信息知情者的关联程度。

(3)度和度分布一个节点与其他节点相连的边数称为该节点的度。节点度分布是指网络中度为k的节点的概率p(k)随节点度k的变化规律。在灾害信息传播网络中，度就是表示一个灾害信息传播者向k个灾害信息未知者或灾害信息知情者传播信息。顶点的度指标用于描述该传播者对传播网络中其它传播者的直接影响力。节点度的分布函数反映了灾害信息传播网络的宏观统计特征。

(4)介数分为边介数和节点介数。节点介数为网络中所有的最短路径中经过该节点的数量比例；边的介数是网络中所有的最短路径中经过该边的数量比例。介数反映了相应的节点或者边在整个网络的作用和影响力。在灾害信息传播网络中，节点介数说明该节点对于网络中信息流动影响的大小。介数的分布特征反映了不同传播者在网络中的地位，即其传播速度、传播范围和影响程度。对于评价各种传播媒介的重要性、评价防灾体系有着十分重要的意义。

3基于复杂网络的灾害信息传播特征分析

3．1网络节点的大规模性

一个重大灾害发生后，其信息传播网络的节点数必定十分庞大。要做到灾害信息传播既维护了公众的知情权，又不会造成社会恐慌和由此带来的衍生灾害，就应该对大规模的灾害信息传播网络节点进行分析，找到网络中的关键节点，即公众信任度高、社会责任感强、在网络的影响大的节点。衡量这些节点是否关键的主要依据是它们的介数和度分布。

3．2网络连接的稀疏性

在灾害信息传播网络中，并不是所有节点的聚集系数和度分布是相同的。主流大众传媒由于其传递信息的真实性、性，受到公众的普遍信赖，那么主流大众传媒所代表的节点的聚集系数和度就要比其他节点的高。在这一区域的网络连接就比较密集。反之，过于失实的灾害信息会受到公众的质疑，其传播范围就比较小，则这部分的网络连接就很稀疏。

3．3连接结构的复杂性

灾害信息传播网络的节点是由主流媒体、网络媒体、手机媒体、数字电视等传播者和受众组成，因此每个节点都具有自己的动力学特征，且各个节点之间相互影响、相互制约，从而整个灾害信息传播网络也就具有极为复杂的动力学特征，不能简单的用规则网络和随机网络对其进行分析。因此，灾害信息传播网络具有连接结构的复杂性。

3．4信息传播的时间复杂性

信息在网络中传播所花费的时间与下一节点对信息的敏感程度、传播节点的度和介数及信息的度等有关。沿海的人们对于有关台风的信息就会比较关注，而对于内陆城市的人而言，此类信息就不很重要。这就体现了灾害信息传播的时间复杂性。

3．5信息传播的变异性

在一个灾害信息传播者向灾害信息未知者传递信息的这一过程中，信息内容是否不会发生变异以及信息来源是否真实，这就是信息传播的变异性。

3．6信息传播引发衍生灾害的可能性

灾害本身具有破坏性，由于灾害信息内容不同，公众对灾害信息的关注程度也不同，必然导致信息传播的速度不一样。而灾害信息的传播也可能引起各种社会问题，甚至形成衍生灾害。例如在“非典”期间各种有关sars的信息肆意传播，引起某些药品的短缺、物价的抬高以及社会不安定因素突增。在灾害信息传播网络中可表现为信息中心增多、传播过程的重复性。

4结束语

本文将灾害信息传播过程分为潜伏期、突发期、蔓延期、解决恢复期等4个阶段，并以台风罗莎信息传播过程为例对4个阶段进行分析。

利用复杂网络的理论，构建了灾害信息传播网络，对灾害信息传播网络的统计性质进行分析。结合以上工作，得到基于复杂网络的灾害信息传播特征为网络节点的大规模性、网络连接的稀疏性、连接结构的复杂性、信息传播的时间复杂性、信息传播的变异性、信息传播引发衍生灾害的可能性等6方面的特征。

灾害信息传播包括谣言传播、主流媒介信息传播等，如何构建的灾害信息传播网络，制定合理的传播规则和选择恰当的网络拓扑结构等工作，需要进行进一步的研究。

复杂网络论文:复杂网络模型及其供应链系统应用研究综述

内容摘要：近年来，复杂网络的研究正广泛展开，积累了大量的研究成果。本文对国内外关于复杂网络理论及其应用的研究现状进行综述，整理和总结了复杂网络目前在供应链建模方面的主要研究结果：复杂网络应用于供应链系统的主要研究方法、结论，并展望其未来发展方向。

关键词：复杂网络拓扑结构演化模型小世界无标度

问题的提出

自然界和人类社会中广泛存在着复杂系统，而复杂网络是描述各类复杂系统的有效的理论和工具。复杂网络是对真实复杂系统的高度概括和抽象，是包含了大量个体以及个体之间相互作用的系统。它将复杂系统中的某种现象或某类实体抽象为节点，将个体之间的相互作用抽象为边，从而形成了用来描述这一系统的图。这样的图，是对系统模型化的抽象与表达。近年来，复杂网络的研究受到了来自科学和工程各个领域研究人员的广泛关注，已经成为一个研究热点。

供应链作为一个系统，由大量的相互联系的企业构成，这些企业之间并不是同质的，包含供应商、制造商、分销商、零售商等子系统，分布在不同行业、区域或阶段，在网络中作用和功能各不相同，构成供应链网络系统的各个子系统是非同质的；这些企业作为子系统又由众多的组成部分形成，每个子系统又可以看成一个独立的系统进行研究，子系统内部的结构也较复杂，供应链网络系统具有明显的层次结构；供应链中的子系统之间存在复杂的信息流、物流和资金流的交互作用，存在竞争、协同的关系，各节点企业相互依赖，各工序环环相扣，子系统之间存在着紧密的相互作用；可以说供应链系统是一个具有层次结构的复杂巨系统。供应链呈现复杂的网状结构，供应链管理不仅涉及到上下游相关组织，甚至涉及到供应商的供应商、客户的客户，不只是简单的链条管理，而是管理一个盘根错节的“供应网络”。

在经济全球化、信息化及大量不确定性问题背景下，供应链作为一个网络系统，大多缺乏抵御能力甚至不能抵御风险。因此，深入研究供应链管理问题，从网络的角度以系统的眼光审视供应链的结构，从系统科学的角度对供应链进行建模，加强供应链网络的脆性及鲁棒性研究，分析不同干扰情况下供应链网络的脆性及鲁棒性表现形式和特点，对于提高供应链的运作绩效和鲁棒性都具有重要的意义。

复杂网络研究

复杂网络的研究可追溯到世纪欧拉（euler）开创的图论。在随后的多年时间里，图论一直是研究网络图表示的基本方法。历史上描述系统性质比较常用的是两类网络：一类是规则网络，网络中的节点只与其紧邻或次近邻相连，即每个节点连接的节点数相同，组合数学的图论讨论了各种规则网络的问题；另一类是随机网络，是由匈牙利数学家erdos和renyi两人（er模型）在20世纪50年代提出的，此后的近半个世纪里，er模型的随机图理论成为学术界研究复杂网络的基本思路和主要数学工具，一直是研究复杂网络结构的基本理论。他们用相对简单的随机图来描述网络，简称随机图理论。两人重要的发现是随机图的许多重要性质都是随着网络规模的增大而突然涌现的，其创立的随机图理论是研究图类的闭函数和巨大分支涌现的相变等的重要数学理论。

诚然，图论可以简洁的描述各种网络，而且图论的许多研究成果、结论和方法业已成为复杂网络研究的有力工具，能够自然地应用到现在的复杂网络研究中去。但是，绝大多数实际复杂网络结构并不是随机的。

20世纪90年代以来，以internet为代表的信息技术的迅猛发展，使人类社会大步迈入了信息网络时代。从internet到www，从大型电力网络到全球交通网络，从生物体中的大脑到各种新陈代谢网络，从科研合作到各种经济、政治、社会关系网络等。可以说，人们已经生活在一个网络世界中。长期以来，通信网络、电力网络、生物网络和社会网络等分别是通信科学、电力科学、生命科学和社会科学等不同学科的研究对象，而复杂网络理论所要研究的是各种看上去互不相同的复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法。复杂网络研究正渗透到数理科学、生命科学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重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学”。

世纪之交（1998-1999）复杂网络的科学探索发生了重要转变，取得了突破性进展。科学家

冲破了传统图论，特别是随机图理论的束缚，以小世界网络和无标度网络两项重要发现为标志，复杂网络的研究取得了突破性进展。1998年，watts和strogstz发现复杂网络的小世界（small world）特性。1999年barabasi和albert发现了真实网络的另一重要特征节点度服从幂律分布，揭示了复杂网络的无标度（scale free）特性等，并建立了相应的模型来阐述这些特征产生的机理。这些开创性的工作，引起了人们的广泛关注，开辟了复杂网络研究的新纪元。

此后，复杂网络的研究迅速地扩展到了广泛的学科领域，并不断与这些学科领域交叉促进，取得了丰硕的成果。目前复杂网络的研究蓬勃开展，正在向着纵深方向和可能结合实际应用方面发展。

供应链复杂网络建模研究

目前国际上主要是以dirk helbing为首的一批物理学家在采用复杂网络理论研究供应链网络。dirk helbing（2006）研究发现供应链管理中的牛鞭效应，即信息放大效应，和供应链网络拓扑结构性质有关。好的供应链结构可以减弱牛鞭效应，同时增加稳定性和抗攻击性。

douglas r white对美国生物制药行业的商业关系进行研究发现，由美国生物制药行业的企业作为节点形成的商业关系网络中，网络中各个节点并不是同质的，在网络中存在着merck、pfizer、myers等核心，与其他生物制药企业相比他们拥有更多的商业合作伙伴，在网络中拥有大量的连边；在研究这一供应链演化过程中还发现，网络规模在不断增加，企业之间的合作关系即网络的连边增速更加迅速。其研究结果预示着供应链系统的网络结构并非一个均匀的网络，网络中存在的hub节点，在整个供应链系统中起着关键作用；网络规模和网络中的连接也呈非均匀增长趋势。christian kuhnert（2006）发现城市的物资供应网络服从无标度分布，即都有少数的核心节点，发挥重要的物资调度和配送作用。这是在供应链系统的实证中较早明确证实供应链网络结构中的无标度特性的。而无标度网络是复杂网络中重要的研究结果，也提示了复杂网络模型在供应链系统建模的无限前景。marco laumanns等把供应链网络看成一个物料在其中动态流动的过程，每一个节点看成一个变换器，物流通过某个节点的时候发生变化，可以用一阶微分方程模拟，然后用鲁棒控制方法实现供应链的化目标。

李守伟等（2006）在对我国产业网络的复杂性研究中也提出我国的半导体产业的供应链网络同样具有无标度的特性。闫妍等对我国蒙牛乳业所在的供应网络进行了拓扑建模，利用复杂网络的方法，考虑级联效应来评价节点的重要度，识别出了重要节点，用较大连通子图规模衡量了级联效应的后果。上面两个结果通过实际数据的复杂网络构建，实证了供应链系统的无标度特性。郭进利（2006）考察了网络节点连续时间增加的供应链网络特征，利用更新过程理论对这类网络进行分析，获得了度分布的解析表达式。研究表明，供应链型有向网络具有双向幂律度分布，并且稳态平均入度和出度分布的幂律指数在区间（2 ， + ∞）内。范旭等针对供应链网络的复杂性和其内外部环境的不确定性，根据复杂网络理论对供应链网络进行了诠释，利用分形理论构造了一个可能的供应链网络，阐述了供应链网络在具备一般复杂网络特点的同时也具有小世界、无标度网络的大多数特性。根据供应链系统的一些特征，仿真了供应链网络的生成演化过程，对结果进行复杂网络建模，分析了供应链系统的特性，给理论界提供了复杂网络在供应链管理上应用的较好范式。

以上研究展示了复杂网络在供应链管理方面的宽广应用前景。但是以dirk helbing 为代表的研究偏重复杂网络理论，角度比较窄，对供应链本身的研究和思考较少，对供应链应急管理的涉及则更少，不能广泛地揭示供应链的特质。立足供应链本身，结合复杂网络思想，从全新的角度进行供应链管理研究还有很多可以探讨和深入的余地。

结论及展望

虽然对供应链的研究目前已经有大量文献发表，但是缺少的是用系统的观点，对供应链系统整体规律的研究。借助复杂网络理论可以揭示出供应链网络的整体宏观性质，研究供应链网络的动态形成变化过程和宏观行为，分析供应链网络的稳定性和抗风险能力，这是以往的供应链管理研究不能完成的任务，研究结果对于这类复杂系统的管理具有很好的借鉴意义。

复杂网络理论可以帮助人们用全新的观

去看待供应链应急管理问题，它侧重从宏观整体的角度去分析单独的点和整体网络之间的关系，也可以借用社会网络分析的诸多方法以及网络演化机制去研究供应链上的企业关系。用复杂网络理论研究供应链管理，为供应链管理提出了新的研究思路，带来全新的视角和启迪，应用复杂网络理论研究供应链管理具有重要的实际意义与理论意义。

复杂网络论文:基于复杂网络的新闻传播控制策略研究

摘要　本文引入物理学中的复杂网络概念，对不良信息网络传播行为进行了研究，从一个全新的角度探讨了新闻传播控制的策略，对制定具体的网络新闻传播政策和规则具有一定的借鉴意义。

关键词　新闻传播控制　复杂网络　随机控制　目标控制　局部控制

对很多人来讲，网络并不陌生。2l世纪是网络的世纪。我们进入崭新的2l世纪仅几年的工夫，网络的概念已经深入人心，internet成为绝大多数人获取信息的重要手段，成为工作生活中不可缺少的一部分。网络极大地丰富了我们的生活。改变了我们的工作方式。同时，也对新闻传播控制提出新的课题。

一、新闻传播控制的必要性

李普曼将现实分为“客观现实”、“媒介现实”与“主观现实”三种，客观现实是指某种外在于人的客观实在，常被人视为“现实”并借助常识来判断。媒介现实是对客观现实的符号化再现，主观现实则是以上两者相叠加在个人头脑中形成的对世界的看法和认识，即个人意识。在现代社会，在个人内心与客观现实之间，已经不可避免地插入了一个媒介现实，它不断地影响、限定和修改着个人的态度和行为。由于网络新闻传播的信息流程采用的是“传播者，受众——网络媒介——受众，传播者”模式，信息流向由传统的线性变成环状，使得网民既是受众。同时也是传递者，而且，网民所具有的这种双重角色在互动传播的过程中还不断的相互转化，这就造成了网络空间里“把关人”角色在不断地发生变化，从而使传统意义上的“把关人”有所缺失，给新闻传播造成各种负面影响。

及时，容易使舆论偏离正确的导向，造成不良的社会影响；

第二，扭曲事件真相，导致媒体公信力下降；

第三，影响未成年人价值观的形成，导致价值的沦丧；

第四，被别有用心的人利用，引起社会的恐慌。

二、复杂网络的概念

近年来，由于计算机数据处理合计算能力的飞速发展，科学家们发现现实中的大部分网络既不是规则网络(regular network)，也不是随机的网络(randomnetwork)，而是具有与前两者截然不同的统计特征的网络，科学家们把这些网络称为复杂网络(complex network)。复杂网络理论将现实世界中的复杂系统抽象为网络，研究其结构特性和动态行为等，其复杂性体现在了以下两个方面：

及时，节点复杂性

在现实的复杂系统中，组成网络的个体的数目相当大。实际中，具有成千上万个节点(vertex)的网络并不罕见。同时，每个个体具有较强的独立性，即个体能独立地演化，具有很强的自主性。在某些复杂网络中，网络中的节点还可能具有分岔和混沌等复杂非线性行为。

第二，结构复杂性

本来相对孤立节点通过它们之间的连边(edge)来组织在一起。网络中的节点连接结构错综复杂，看上去极其混乱，同时网络连接结构还可能随时间发生变化。例如，万维网上每天都有新的页面产生和删除，新连接关系的建立和取消。在某些网络中，节点间的连边还可能具有方向性和权重之分。节点间通过它们的连边相互影响，更加剧了系统的复杂性。

显然，基于网络的新闻传播行为，具有复杂网络的特点，其节点由各类网络媒介组成(网站、博客、帖吧、论坛等)，各节点通过友情链接等形式组织在一起，形成了新闻传播的网络基础。将复杂网络概念引入新闻传播控制领域，有助于我们从网络传播结构的角度来研究并仿真新闻传播过程，为制定更加有效的控制策略提供决策支持。

三、构建新闻传播领域的复杂网络模型

网络传播行为的研究最初目的是为了了解疾病的传播机制。就一般而言，舆论在新闻网络上的传播方式与疾病在人群中的传播方式十分相似，因此，本文将新闻传播中需要控制的不良信息看作疾病，则可按照已有的疾病传播模型构建新闻传播领域的复杂网络模型。一般用节点表示网络媒介，如果两个媒介之间可以存在直接的链接途径，就认为这两个个体之间存在连接，这样就得到了新闻传播网络的拓扑结构，进而可以建立相关模型来研究这种传播行为。显然，网络传播模型研究的关键是传播规则的制定和网络拓扑结构的选择。

仿照经典的疾病传播模型，我们可以构建新闻传播的sis(susceptive—infected—susceptive)模型和sir(susceptive—infected—recovered or removed)模型，它们都将新闻传播网络拓扑结构简单的假定为规则网络或者充分混合均匀网络，区别在于传播规则的不同。这里，s、i、r所对应的概念分别是：

s态：尚未上传不良信息的网络媒介(健康节点)；

i态：已上传不良信息的网络媒介(染病节点)；

r态：已上传不良信息，但失去传播能力的网络媒介(免疫节点)。

我们以sis模型为例介绍不良信息的传播过程(如图1所示)：首先随机选择网络中一个或若干网站，将某色情信息到这些网站上，则这些网站(节点)成为染病节点，其余网站为健康节点；当一个网站浏览者阅读到该色情信息时，他就有兴趣把这个信息传播出去，在传播过程中，他将随机进入一个与染病节点有直接链接的邻居网站中，并将色情信息复制到新的网站上，从而使该节点以概率α变成染病节点，α称为传染率；另一方面，随着网络管理人员的清理，色情信息被及时清除，每个染病节点都依某个事先设定的痊愈率β变成健康节点，上述演化规则在整个新闻传播网络中被同时执行。显然，传染率越大，痊愈率越小，不良信息就越有可能散布到更多的网络媒介，一般定义传染率和痊愈率的比值为传染强度λ。研究表明，经典sis模型存在一个传染强度阈值λ≥λc，如果λ≥λc，不良信息的传播将一直持续下去达到一个稳定的范围，此时称染病节点数占总节点数的比例为不良信息的传播范围；相反，如果λ≥λc，不良信息持续传播一段时间后最终将全部被清理。因此，一旦不良信息的传染强度较大时就必须高度重视其危害，对其的控制措施不能依赖于网络管理人员的清理，而需要采取隔离保护某些重要网络节点、强行切断相关网络链接进而中断传播途径的方法来改变传播网络的拓扑结构。

四、复杂网络下新闻传播的控制策略

研究复杂网络上的新闻传播行为的目的之一是为了更好地控制不良信息的传播。目前，通常采取的控制力‘法是网络监管，通过网络管理人员的监督和管理，及时发现管辖范围内的不良信息并予以清除，从而使其他网民无法复制并传播。但在现实中，网民数量庞大无比，网络媒介也极其繁多，信息的上传下载十分便利。使得有限的网络管理人员往往疲于应付。为此，控制策略的研究对提高控制效果具有十分现实的意义。本文将基于复杂网络的新闻传播控制策略分为三种：随机控制策略、目标控制策略、基于链接层次的局部控制策略。

1　随机控制策略

随机控制策略随机地选择网络中的部分节点进行控制，而没有考虑网络中节点之间的任何差异，平等地对待网络中链接多的节点和链接少的节点。对于新闻传播网络而言，其传播临界值随着网络规模的无限增长而趋向于0时，控制临界值趋向于1。这意味着，如果对新闻传播网络采取随机控制策略，需要对网络中几乎所有节点都实施控制才能保障最终消灭不良信息的传播。这对以internet为基础的新闻传播网络来讲，几乎是一件不可完成的事情。

2　目标控制策略

新闻传播网络中存在有少量信息交流巨大的关键媒介节点，即人们通常所说的门户网站、热门博客等，这些媒介链接数目多，访问量大，一旦上传不良信息。极其容易在网络中散布，成为重要的不良信息传染源。因此，如果能及时、有效地控制新闻传播网络中的关键节点，对不良信息传播将起到极大的抑制作用。基于此，本文提出目标控制策略，即选取网络中那些信息交流巨大的关键节点重点监控，及时清除不良信息，这意味着这些节点与其他网络媒介的直接链接都可以从网络中去除，从而使得不良信息传播的途径大大减少。因此，对新闻传播网络，特别在资源有限的情况下，有目的地选择信息量大的节点进行目标控制，其控制效果要大大优于随机控制策略。事实上，目标控制策略利用了新闻传播网络信息流量分布不均匀的特点，越不均匀的网络，对其采取目标控制策略的效果越明显，反映了网络拓扑结构对不良信息传播和控制的影响。

3　基于链接层次的局部控制策略

尽管目标控制策略的效果非常好，但这需要对新闻传播网络整体拓扑结构有充分的了解，这仍然是一件很困难的事情。基于链接层次的局部控制策略在网络全局信息未知的情况下，利用被感染节点周围的局部信息，控制被感染节点周围的部分节点，从而达到控制不良信息在整个网络大规模传播的目的。它不需要考虑节点的信息流量，仅考虑感染节点周围一定链接层次内的所有节点，因此只需要知道部分节点之间的链接关系。从被感染节点出发，用d表征链接层次，比如d=1，表示控制范围为被感染节点及其周围的邻居节点；d=2表示控制范围为被感染节点、及其周围的邻居以及邻居的邻居，依此类推。进行局部控制后，在距离感染节点控制范围d内的节点都受到良好保护，具体表现为被感染节点d层链接范围内的所有节点被感染的概率大大降低。复杂网络研究者在不同网络拓扑结构下研究了该控制策略的有效性。研究结果表明，采用链接层次d=3的局部控制策略已能将网络中的不良信息彻底清除。

在实践中，网络新闻传播控制体现了上述各种策略的有机结合：

及时，对所有网络媒介实行域名申请、备案，建立以站长、版主为主的管理责任体系，就是随机控制策略的运用；

第二，加强新浪、搜狐、网易、天涯等大型门户网站的信息监督和管理，就是目标控制策略的运用；

第三。成立网络执法专业队伍，利用各种技术手段对不良信息进行搜索、跟踪和清除，就是局部控制策略的运用。

五、结束语

在网络社会中，控制策略不再是一个可有可无或者传播学可以回避的课题。许多国家的政府都拨出专项资金，对网络的控制与把关进行专门研究。鉴于网络传播技术的特点，在网络上进行控制远比在社会中实现传播控制要难得多。本文引入物理学中的复杂网络理论，从一个全新的角度探讨了新闻传播控制的策略，对制定具体的网络新闻传播政策和规则具有一定的启发意义。