M-G-P型复杂网络中有寿命节点的进入退出机制

现实中复杂网络结构复杂,形式多样,处在高度动态变化的过程.为了更好地理解真实网络的演化,基于复杂网络的特性进行分析,建立了Poissotn连续时间增长节点具有寿命的M-G-P型复杂网络模型,模型中包括:新节点加入、节点老化和老节点退出等,基于齐次马尔可夫链对模型的度分布进行计算,得出M-G-P型网络的度分布符合幂律分布,模型和BA模型一样能产生指数γ=3的无标度网络,验证了导致无标度网络度分布特征起关键性作用的是链接的偏好特性.     

节点的时间异质性对信息传播的影响

复杂系统中节点活跃时间的异质性对信息传播具有显著性的影响,而现有的研究涉及较少.文章引入传播树模型针对复杂网络中节点活跃时间的异质性对信息传播的影响进行研究,基于SI模型的传染病机制,运用生成函数方法严格证明了当节点的活跃时间服从伽马型概率分布时,节点的信息传播影响力的变化具有多态性,即传播时间t在小于时间标度τ~0时,感染节点数服从指数分布,而在大于时间标度τ~0时,感染节点数服从多项式分布。     

BA模型的数学基础——纪念李国平院士吴新谋教授诞辰100周年

该文基于马氏链的概念和技巧, 给出了BA无标度网络模型稳态度分布存在性的严格证明, 并且从数学上重新推导了度分布的精确解析表达式. 此处所用的方法具有一定的普适性, 适用于更一般的无标度型复杂网络模型.     

一类点边同时变化的增长网络的度分布

本文研究一个节点和连边能同时发生变化的网络模型,把模型中的节点度的演化过程看成一族马氏链。从模型的演化机制中得到该马氏链的状态转移概率,用马氏链的方法证明了该模型的稳态度分布是存在的,并得到了度分布的精确表达式。从而说明了该网络是标度指数为3的无标度网络。     

标度指数不大于2的无标度网络的若干性质

将标度指数不大于2的无标度网络称为亚标度网络.通过引入度秩函数研究了亚标度网络的最大度、平均度以及拓扑结构的非均匀性,通过与标度指数大于2的无标度网络对比,揭示了亚标度网络若干特殊性质.     

随机增长网络的度分布

增长和择优机制是无标度网络中的两种重要的演化机制,在分析BA模型的基础上,提出了一种新的节点增长方式,即考虑了新增节点的连边数是随机变量的情况,从而建立了随机增长网络模型,并利用随机过程理论得到了在这种增长方式下网络的度分布,结果表明这个网络是无标度网络。     

产学研合作创新网络规模、连接机制与创新绩效的关系研究——基于多主体仿真和动态系统论视角

为揭示产学研合作创新网络规模与连接机制对创新绩效的影响机理,运用Agent建模理论和Netlogo仿真平台构建产学研合作创新网络的仿真模型,对不同特性(小世界、无标度)偏好下的产学研合作创新网络进行仿真实验,并运用动态系统理论解释仿真的涌现现象。研究发现:①网络平均节点度(度数中心势)与网络平均创新绩效(节点加权平均收益的对数)之间存在鞍结分叉和跨临界分叉的组合现象;②网络平均距离(关系强度)与网络平均绩效之间呈指数增长分布轨道;③连接机制与网络平均绩效呈对数增长分布轨道;④实力择优连接机制提升网络平均节点度正向作用的效率较低;⑤随机组合择优连接机制更有利于提升小世界偏好网络平均距离的正向作用;⑥度择优连接机制更有利于提升无标度偏好网络平均创新绩效。     

无标度网络演化过程中的结构熵

熵是度量复杂系统无序性的重要物理量,而且现实中的大多数网络都呈现出无标度网络的特性.在网络的节点熵和结构熵概念的基础上,给出了BA模型的网络结构熵演化的解析结论和数值模拟.从解析结论和数值模拟可以得到,网络结构熵随网络大小以对数的速度增长;但在同样规模下,无标度网络的结构熵小于随机网络的结构熵.     

基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型

集聚型供应链供应链网络具有无标度性、高集聚性等特征.以往研究忽视了供应链网络的高集聚性,使得供应链网络模型不能够准确刻画实际的集聚型供应链网络.本文在具体分析集聚型供应链网络动态演化特征的基础上,提出了基于度与路径优先连接的集聚型供应链网络演化模型,弥补了优先连接仅依赖于节点度值的不足.最后,对集聚型供应链网络的度分布、集聚系数和平均最短路径参数进行了数值模拟,模拟结果表明,该模型不仅能够反映集聚型供应链网络的无标度性,而且能够真实刻画其高集聚性特征.     

生态学视角下的集装箱海运网络适应度 BA 模型

集装箱海运网络主要反映的是港口与航线的空间组织,其演化是一种复杂的社会、经济、历史的整合过程。运用生态学的隐喻方法对其演化的动力机制进行剖析,充分考虑到现实集装箱海运网络的规模限制与动态发展的演化特征,提出基于“优胜劣汰”的五种机制：节点增加、节点删除、择优连接、反择优删除与重新连接;通过设计港口腹地经济、港口吞吐量、港口区位等适应性指标对港口节点适应度进行度量,构建出一个适应度BA模型;对港口节点度分布的理论推导与数值模拟结果表明：（1）该模型的度分布不仅取决于港口节点的度,更依赖于港口节点的适应度。（2）该模型能够得到一个度分布服从幂律指数为γ＝1＋1／β的无标度网络。（3）若每个港口节点取相同适应度时,该模型呈现出“先到者赢”的特征;若每个港口节点适应度并不完全相同时,该模型呈现出“适者更富”的特征。     

Failure in Complex Social Networks

A class of inhomogenously wired networks called “scale-free” networks have been shown to be more robust against failure than more homogenously connected exponential networks. The robustness of scale-free networks consists in their ability to remain connected even when failure occurs. The diffusion of information and disease across a network only requires a single contact between nodes, making network connectivity the crucial determinant of whether or not these “simple contagions” will spread. However, for “complex contagions,” such as social movements, collective behaviors, and cultural and social norms, multiple reinforcing ties are needed to support the spread of a behavior diffusion. I show that scale-free networks are much less robust than exponential networks for the spread of complex contagions, which highlights the value of more homogenously distributed social networks for the robust transmission of collective behavior.     

A social network model with proximity prestige property

In general, many real-world networks not only possess scale-free and high clustering coefficient properties, but also have a fast information transmission capability. However, the existing network models are unable to well present the intrinsic fast information transmission feature. The initial infected nodes and the network topology are two factors that affect the information transmission capability. By using preferential attachment to high proximity prestige nodes and triad formation, we provide a proximity prestige network model, which has scale-free property and high clustering coefficient. Simulation results further indicate that the new model also possesses tunable information transmission capability archived by adjusting its parameters. Moreover, comparing with the BA scale-free network, the proximity prestige network PPNet05 achieves a higher transmission capability when messages travel based on SIR and SIS models. Our conclusions are directed to possible applications in rumor or information spreading mechanisms.     

诺贝尔物理学奖得主知识交流网络结构研究

将诺贝尔物理学奖得主作为结点，在有知识交流的两位得主间添加一条连接，由此得到诺贝尔物理学奖得主知识交流网络。本文对此网络的结构特征进行研究，结果表明该网络的结构具有一般社会网络共有的Seale-free、度协调、负相关特征，而直径较一般社会网络大，聚集系数则明显较小。     

The different cooperative behaviors on a kind of scale-free networks with identical degree sequence

The power-law degree distribution of scale-free networks plays an important role in the bloom of cooperation in the evolutionary games performed on them. In this paper we apply prisoner’s dilemma and public goods game on a family of scale-free networks with the same degree sequence, and show that power-law behavior alone does not determine the cooperative behavior in scale-free networks. Instead, we present that the direct connections among large-degree nodes have a crucial influence on the evolution of cooperation in the scale-free network family.     

复杂网络上的病毒免疫策略研究

为了给预防病毒传播提供指导意见并且更好地对病毒传播行为进行预测和控制,主要研究了几种经典复杂网络中病毒传播的模型,并对几种复杂网络病毒免疫的模型特点进行了分析,通过对这些病毒免疫模型在多局域加权网络中应用不足的分析,对多局域加权网络的病毒免疫策略进行了相应的研究.     

基于攻击传播性的分布式网络信任模型

根据分布式网络的特点及现有网络节点信任模型的不足,提出了基于攻击传播性的分布式网络信任模型。根据恶意节点攻击行为及其攻击传播性的特点,给出了在攻击具有传播性条件下的信任度更新计算方法,结合直接信任度和间接信任度计算出总体信任度,最后给出模型的计算协议及仿真实验。实验结果表明,该模型更逼近真实网络运行情况,并有效地避免恶意节点的攻击,提高文件成功传输的比率。该模型对于分布式网络环境下提高网络节点信任度评价的准确性,建立可信网络传输路径具有重要意义。     

国内外黄金现货价格联动波动复杂网络拓扑性质

为了研究国内外黄金现货价格联动性波动特征,选取2003年1月1日至2013年9月6日上海黄金交易所Au9999黄金现货收盘价与伦敦标准黄金现货的下午定盘价分别作为国内与国外黄金现货价格的样本数据.依据粗粒化方法,将Au9999与伦敦标准金价格的联动波动转化为由5个{P,O,M}三个字符构成的字符串,每一个字符串代表每5天的黄金现货价格联动波动模态,共产生106个模态.将模态作为节点,模态之间的转化为边,构建国内外黄金现货价格联动性波动复杂网络.对联动性复杂网络的点强度与强度分布、聚集系数、平均路径长度、中介中心性及凝集子群特征进行研究分析.结果表明:点强度值较大的前32个节点累积强度分布达到了92.05%,点强度与度分布、点强度与其等级均呈幂律分布;加权集聚系数与点强度之间并没有表现出良好的相关性,网络中存在14个小群簇;网络平均最短路径长度为7.668;节点中介性差异不太明显,前40个节点对整个网络的中介中心性贡献率为62.29%;8个节点的凝集子群有2个,8个节点以上的子群不存在.从网络结构拓扑性质角度验证了国内外黄金现货价格变化的复杂特征,这些对于掌握国内外黄金价格波动的内在规律和了解价格变化信息有一定指导意义,能够为我国黄金价格制定、风险投资和规避经济风险提供决策参考.     

考虑个体保护意识的关联信用风险传染机理研究

针对关联信用风险及其传染这一热点和难点问题,本文基于复杂网络异质平均场理论,运用风险传播动力学SIR经典模型,探讨风险信息促成的个体保护意识对关联信用风险传染的影响机理,并在BA无标度网络中进行数值仿真分析。研究结果表明:被感染个体数量、个体反应强度、有保护意识的易感个体比例与关联信用风险传染阈值正相关;考虑个体保护意识、增强易感个体反应强度以及提高有保护意识的易感个体比例能够有效抑制关联信用风险的传染速度和传染规模,并且能够延缓关联信用风险高峰期的到来。