毕业论文（设计）-基于《计算机学报》科研合作网络的特征分析.docx

毕业生论文基于《计算机学报》科研合作网络的特征分析系别：XXXXX专业：计算机科学与技术姓名：XXXXXX班级：XXXXXXX学号：XXXXXX指导教师：XXXXXX职称：教授完成日期：2012年5月7日摘要木文以作者为节点、作者之间的合作关系为边，将核心作者的评价问题转化 为科研合作网络中节点重要性的评价问题通过统计2007年1月1日至2011年 12月31日期间，在《计算机学报》上发表论文的作者及其合作关系，来建立网 络模型分析发现：在该领域内相关学科的研究工作者之间的科研合作形成的复 杂网络是一个由许多子网络组成的非连通网络，但仍然具有比较明显的无标度网 络特性进一步对该网络及其内部连通子网络的相关性质及相互关系进行分析， 发现该网络内部连通子网络呈现小世界特性本本文立足于科研合作网络，整合 复杂网络理论和分析方法，对科研合作网络进行研究，分析了复杂网络模型的特 性关键字：作者；小世界；无标度；科研合作网络ABSTRACTIn this paper, the author regards the author as the node between the relations of cooperation for the edge, core author evaluation into scientific collaboration network node importance evaluation problem. Through the statistics during the period of" computed； in journal papers published authors and their relations of cooperation, to build a network model. Analysis showed that: in the field of the research on the related disciplines workers between the scientific collaboration complex network is formed by a lot of sub network consisting of a connected network, but still has obvious scale-free characteristic・ Further on the network and its internal communication network related properties and correlation analysis, found that the internal network communication sub network presents the small world property. The paper based on the scientific collaboration network, integration of complex network theory and analysis method, on the scientific collaboration network research, analyzes the characteristics of complex network model.Key words： author; complex network; small-world; scale-free; research partnership1、引言1.1、 复杂网络的起源用网络的观点描述客观世界起源于1736年德国数学家欧拉Eular使用图 论解决哥尼斯堡七桥问题。

数学家和物理学家在考虑网络的吋候，往往只关心节 点之间有没有边相连至于节点到底在什么位置，边是长还是短是弯曲还是平直 有没有相交等等都是他们不在意的科学家认为真实系统各因索之间的关系可以 用一些规则的结构表示，例如二维平面上的欧几里德格网，它看起来像是格子体 恤衫上的花纹又如最近邻环网，它总是会让你想到一群手牵着手，围着篝火跳 圆圈舞的姑娘也就是说网络中任意两个节点之间的联系遵循既定的规则，用得 最多的规则网络是由N个节点组成的环状网络，网络中每个节点只与它最近的 K个节点连接规则网络的特点就是每个节点的近邻数FI都相同，但是对于大规模 网络而言由于其复杂性并不能完全用规则网络来表示复杂网络(Complex Network)的理论研究始于20世纪60年代由著名的数 学家Erdos和Renyi提出的ER随机模型1998年Watts和Strogatz在《Nature》 杂志上发表文章，引入小世界(Small-Word)网络模型，以描述从完全规则网络 到完全随机网络的转变小世界网络既有与规则网络类似的聚类特性，又具有与 随机网络类似的较小的平均路径长度o 1999年Barabasi与Abert在《Science》 上发表文章指出：许多复杂网络的连接分布具有幕律形式，该类网络被称为无标 度(Scale-Free)网络，无标度网络的节点分布服从幕律(Power-Law)分布： P(k) k x,因此，无标度网络的连接分布极不均匀，网络中大量节点拥有少量的 连接，而少量节点却拥有网络的大多数连接。

现实世界中有许多的复杂网络，例 如：WWW、Internet.邮件系统、科研合作网络、食物链等网络都无标度或小 世界网络，这两种网络都具有2个特征：高平均聚集度、小的最短路径，而无标 度网络的分布有具体幕律分布的特征(円1.2、 复杂网络的应用领域半前，复杂网络已经广泛应用于各个科学技术领域，例如道路交通运输网、 航空线网、电力网、互联网、万维网、神经网络、生物中的蛋白-蛋白相互作用 网和基因调控网络、各种通讯网络、各种社会网络、科学家合作网、科学期刊引 文网等等通过最近几年来对于各种不同复杂网络的结构、功能和动力学的研究, 人们已经对于广泛的复杂系统的行为和基本规律获得了前所未有的理解，并在 实际的工业技术层面上付诸应用…61 o研究复杂网络主要包括：几何性质、形成机制、结构稳定性以及演化动力学 机制等问题⑺它为我们提供了一种复杂性研究的新方法、新思维，同吋，也为 在社会科学领域研究人与人之间的关系提供了新的途径科研合作网络是描述科 研人员合作关系的网络，通常把每个科研人员作为网络中的定点(或称节点)， 如果两个科研人员之间共同发表一篇论文，这两个定点就连接成一条边所有的 科研人员形成了一个结构复杂的网络。

在复杂网络中该类网络的节点之间的复杂 性、网络演化特性及网络的动力学行为等问题，一直都是复杂网络研究的热点1.3. 复杂网络的研究现状近年来，学界关于复杂网络的研究方兴未艾特别是，国际JL有两项开 创性工作掀起了一般不小的研究复杂网络的热潮1998年Watts和Strogatz 在Nature杂志丄发表文章，引入了小界(Small-World)网络模型，以描述 从完全规则网络到完全随机网络的转变小世界网络既具有与规则网络类似 的聚类特性，乂具有与随机网络类似的较小的平均路径长度在1999年，Barabdsi和Albert在Science上发表文章指出，许多实际 的复杂网络的连接度分布具有幕律形式由于幕律分布没有明显的特征长度, 该类网络乂被称为无标度(Scale-Free)网络而后科学家们乂研究了各种复 杂网络的各种特性国内学界也己经注意到了这种趋势，并且也开始展开研 究加入复杂网络研究的学者主要来口图论、统计物理学、计算机网络研究、 生态学、社会学以及经济学等领域，研究所涉及的网络主要有：生命科学领 域的各种网络(如细胞网络、蛋白质一蛋白质作用网络、蛋白质折叠网络、 神经网络、生态网络)、Internet/WWW网络、社会网络，包插流行性疾病的 传播网络、科学家合作网络、人类性关系网络、语言学网络，等等；所使用 的主要方法是数学上的图论、物理学中的统计物理学方法和社会网络分析方 法。

本文以科研人员之间的合作关系为研究对象，基于复杂网络的理论，建 立一个科研人员合作网络模型通过对2007年1刀1日至2011年12月31 日期间发表在《计算机学报》的文章进行统计，来分析科研人员之间的合作 关系，进一步来研究复杂网络的特征2、复杂网络的常见特征2. 1、复杂网络的定义钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、 小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络其复杂性主要表现在以下 几个方面：(1) 结构复杂，表现在节点数FI巨大，网络结构呈现多种不同特征2) 网络进化：表现在节点或连接的产生与消失例如world-widenetwork，网页或链接随时可能出现或断开，导致网络结构不断 发生变化3) 连接多样性：节点之间的连接权重存在诧异，且有可能存在方向 性4) 动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状 态随吋间发生复杂变化5) 节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事物，例如，人际 关系构成的复杂网络节点代表单独个体，万维网组成的复杂网络节点可以表 示不同网页6) 多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致更为难以预 料的结果。

例如，设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程，其进 化过程决定网络的拓扑结构为两个节点之间频繁进行能量传输时，他们之 间的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能2. 2、复杂网络的特性2. 2. 1 小世界(small-world)它以简单的措辞描述了大多数网络尽管模很大，但是任意两个节(顶) 点间却有一条相为短的路径的事实以日常语言看，它反映的是相互关系的 数FI可以很小但却能够连接世界的事实，例如，在社会网络中，人与人相互 认识的关系很少，但是却可以找到很远的无关系的其他人正如麦克卢汉所 说，地球变得越来越小，变成一个地球村，也就是说，变成一个小世界2. 2. 2 集聚程度(clustering coefficient)例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他 成员集聚程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向连 通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况 例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系2. 2. 3幕律(power law)的度分布度指的是网络中顶(节)点(和当于一个个体)与顶点关系(用网络小 的边表达)的数量；度的相关性指顶点之间关系的联系紧密性；介数是一个 重要的全局儿何量。

顶点u的介数含义为网络中所有的最短路径之中，经过 u的数量它反映了顶点u (即网络中有关联的个体)的影响力无标度网 络(Scale-freenetwork)的特征主要集中反映了集聚的集中性2. 3、复杂网络的基本概念2. 3. 1 度(Degree)在哲学中，度是质和量的统一的范畴，是事物保持其质的量的界限、幅度 和范I羽这种统一表现在：度是质和量的互相结合和相互规定关节点是度的两 端，是一定的质所能容纳的量的活动范围的最高界限和最低界限度是关节点范 I羽内的幅度，在这个范围内，事物的质保持不变；突破关节点，事物的质就要发 生变化[10] O度也称为连通度，节点的度指连接节点的边数度在不同的网络中代表的 含义不尽相同，例如：在城市航空交通网中，度分布表示城市之间的航线的多少 和重要程度，度越大的城市，其重要性就越大；在社会网络中，度可以表示个体。