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出版者:Sage Publications, Inc

作者:Ronald S. Burt

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983-01-01

价格:USD 32.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780803919068

丛书系列:

图书标签:

• 网络分析
• 应用
• 数据分析
• 社会网络
• 复杂网络
• 图论
• 统计分析
• 信息科学
• 计算机科学
• 网络科学

《网络分析导论》 本书为初学者量身打造，深入浅出地介绍了复杂网络分析的核心概念、理论基础和实用方法。在当今信息爆炸、连接日益紧密的时代，理解网络结构及其动态演变至关重要，无论是社会交往、生物系统、信息传播还是交通物流，都离不开网络的视角。本书旨在为您揭示隐藏在现象背后的网络本质。 第一部分：网络基础 我们将从最基本的概念入手，构建对网络的直观理解。 什么是网络？ 我们将定义网络的基本构成单元——节点（或顶点）和连接（或边），并探讨不同类型的网络，如无向网络、有向网络、加权网络以及多层网络，理解它们在现实世界中的对应。 网络度量 为了量化网络的特征，我们将介绍一系列关键的网络度量指标，包括： 度（Degree）： 节点连接的数量，反映了节点的活跃程度。 聚类系数（Clustering Coefficient）： 衡量节点邻居之间互相连接的紧密程度，揭示了网络的“小团体”现象。 路径长度（Path Length）： 两个节点之间最短连接序列的长度，探讨信息或影响的传播速度。 直径（Diameter）： 网络中最长最短路径的长度，代表了网络的“最远距离”。 中心性度量（Centrality Measures）： 度中心性（Degree Centrality）： 强调节点连接数量的重要性。 紧密中心性（Closeness Centrality）： 衡量节点与网络中其他节点平均距离的远近，反映了信息传播的效率。 介数中心性（Betweenness Centrality）： 识别那些作为节点间最短路径“桥梁”的节点，揭示了网络中的关键控制点。 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）： 衡量节点与其“重要”邻居连接的程度，比度中心性更能捕捉影响力。 网络表示 学习如何使用邻接矩阵、邻接表等数据结构来有效地存储和处理网络数据。 第二部分：网络模型 理解了基础度量后，我们将探索不同类型的网络模型，它们能帮助我们模拟和理解真实世界的网络是如何形成的。 随机网络模型（Random Network Models）： Erdos-Renyi模型： 最基础的随机图模型，探讨在给定的节点数和连接概率下，网络的统计性质。我们将讨论其在描述稀疏网络时的局限性。 小世界网络模型（Small-World Network Models）： Watts-Strogatz模型： 解释了为何许多现实世界网络既具有高度的局部聚集性（像规则网络），又拥有极短的平均路径长度（像随机网络）。我们将通过重连概率的引入来理解这一现象。 无标度网络模型（Scale-Free Network Models）： Barabasi-Albert模型： 揭示了许多真实网络（如万维网、社交网络）中的“富者愈富”现象，即新节点更倾向于连接到现有高连接度的节点。我们将探讨其度分布的幂律特征。 第三部分：网络结构分析 本部分将深入挖掘网络的结构特性，理解其内在的组织方式。 社群检测（Community Detection）： 识别网络中密度较高的节点集合，它们代表了网络中的“社群”、“群体”或“模块”。我们将介绍一些经典的社群检测算法，如Louvain算法、模块度最大化等。 网络可视化（Network Visualization）： 学习如何通过图形化的方式呈现网络结构，使复杂的网络关系一目了然。我们将探讨不同的布局算法，以及如何选择合适的颜色、大小等视觉元素来突出关键信息。 网络演化（Network Evolution）： 探讨网络是如何随着时间变化的，包括节点和边的增长、删除以及连接策略的演变。 第四部分：网络应用与前沿 最后，我们将目光投向网络分析在各个领域的实际应用，以及一些前沿的研究方向。 信息传播与流行病模型（Information Diffusion and Epidemic Models）： 学习如何利用网络模型来模拟信息、疾病或病毒在网络中的传播过程，并探讨控制传播的策略。 推荐系统（Recommender Systems）： 理解如何利用用户与物品之间的网络关系，为用户推荐更符合其兴趣的内容。 交通与物流网络（Transportation and Logistics Networks）： 分析交通拥堵、优化路线、提高物流效率等问题。 生物网络（Biological Networks）： 探索蛋白质相互作用网络、基因调控网络等在生物学研究中的应用。 社会网络分析（Social Network Analysis）： 理解人际关系、群体动力学、舆论形成等社会现象。 网络安全（Network Security）： 分析网络攻击的传播路径，识别潜在威胁。 本书将结合理论讲解与案例分析，力求使读者不仅掌握理论知识，更能将其应用于解决实际问题。通过学习本书，您将能够： 清晰地定义和理解各种网络结构。 选择并应用合适的网络度量指标来描述网络特性。 理解不同网络模型的生成机制及其适用场景。 运用社群检测等方法来揭示网络的内在组织。 初步掌握网络可视化技术，以便直观地呈现网络信息。 认识网络分析在信息传播、推荐系统、生物学、社会学等众多领域的广泛应用。 无论您是计算机科学、数据科学、社会科学、生物科学、工程学等相关领域的学生、研究人员，还是希望利用网络视角来理解和解决现实世界问题的从业者，《网络分析导论》都将是您入门网络分析领域不可多得的优秀读物。

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我对本书在处理大规模网络数据时的“可扩展性”这一主题印象深刻，它没有回避现代计算瓶颈带来的挑战。作者专门开辟了一章，着重讨论了分布式计算框架（虽然没有明确点名具体的商业产品，但其思想是相通的）如何被用来分析万亿级别的节点和边。这种前瞻性视角非常宝贵，显示出作者对未来研究方向的深刻洞察。然而，也正是在这个章节，我感受到了这本书在时间上的滞后性。许多关于高效并行算法的描述，似乎还停留在几年前的主流技术范畴内，而当前计算领域的迭代速度极快。因此，虽然概念框架是稳固的，但对于那些追求最新性能优化技术的工程师来说，书中的某些章节可能需要结合最新的会议论文进行补充阅读。总而言之，它是一部坚实的理论基石，但如果你期望它提供的是一个能够完美应对今天所有最新技术挑战的“实时”解决方案，那么你可能会感到需要进行一些及时的知识更新。

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读完这本书，我最大的感受是它在理论前沿的把握非常敏锐，但似乎在面向“应用落地”的实用性上，还差那么临门一脚。作者显然是沉浸在学术研究的圈子里的，他对最新的模型变种和复杂的数学证明了如指掌。书中关于动态网络演化模型的论述尤其精彩，引入了时间序列分析的视角，这在很多同类书籍中是比较少见的深度。然而，在涉及具体软件实现和数据清洗的环节，描述就变得相当保守和笼统了。例如，在处理真实世界网络数据时常常遇到的噪声、缺失值和数据不平衡问题，书中只是简单地提了一句“需要预处理”，而没有给出可操作的脚本示例或具体的数据治理策略。这使得我这个希望快速将理论应用到实际项目中的人，不得不花费大量时间去查阅其他编程语言或库的文档来弥补这部分的空白。它给出了“做什么”和“为什么这么做”的深刻见解，却有点回避了“如何用现有工具快速做到”的细节。

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这本书的语言风格非常内敛、克制，充满了英式学术写作的严谨和一丝不苟。很少能看到那种为了吸引眼球而使用的夸张或煽情的词汇，每一个句子都像是经过精确计算的，目标是最大化信息的密度。这种风格无疑保证了内容的准确性，尤其是在描述那些具有高度抽象性的数学概念时，它的精确性是值得称赞的。不过，对于我这种偏好更具对话性和互动性阅读体验的读者来说，阅读过程多少有些枯燥。我常常觉得自己在和一个非常博学但略显冷漠的教授对话，而不是与一位热情的导师交流。书中鲜有通过生动的比喻或生活化的例子来解释抽象原理的部分，这使得某些原本就难以理解的概念，因为缺乏直观的类比，而变得更加晦涩难懂。如果能加入一些更具故事性的叙事元素，哪怕只是在引言或结论部分，我想会大大提升读者的代入感和学习的积极性。

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这本书的内容编排逻辑简直像一个精心设计的迷宫，初看之下，结构非常宏大且包罗万象，让人忍不住想一头扎进去探索。它最吸引我的是对“中心性”度量方法的详尽梳理，从传统的度中心性、介数中心性，一直讲到更现代的特征向量中心性，并且配有大量伪代码级别的算法流程图，这对于实际操作数据分析的人来说简直是福音。但是，这种“大而全”的特点也带来了连贯性的挑战。某些章节之间的过渡显得有些生硬，仿佛是把好几篇独立的优秀论文强行拼凑在了一起。比如，前一章还在深入探讨随机游走模型如何揭示信息传播的动力学，下一章画风一转，就开始讨论如何优化大规模网络的存储和计算效率，这种跨越让我的思维需要频繁地“重启”。我期望的更多是那种层层递进、水到渠成的叙事感，但这本书似乎更倾向于提供一个结构化的知识地图，让读者自己去构建路径。不过，如果把这本书当作一本参考手册来看，它的价值是毋庸置疑的，每一个章节都可以单独拎出来作为特定分析模块的深度解析。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调和抽象的网络结构图，一下子就让人联想到复杂而迷人的信息世界。我记得我当时是在一个学术书店里翻到的，它的排版非常清晰，纸张的质感也很好，拿在手里有一种沉甸甸的专业感。然而，当我真正开始深入阅读时，我发现它更像是一本为那些已经对图论和网络科学有了一定了解的专业人士准备的“进阶指南”。书中对基础概念的介绍相对简略，直接切入了更深层次的算法和模型讨论。比如，关于小世界网络的研究部分，作者用了大量的篇幅去解析各种拓扑指标的数学推导，虽然严谨，但对于初学者来说，可能需要反复研读才能完全消化。我特别欣赏它在案例分析上展现的广度，从生物网络到社会关系，作者似乎想把所有你能想到的网络应用场景都涵盖进去，但这可能也是它略显“贪多”的原因之一，某些领域的探讨深度就稍显不足了。整体而言，它更像是一部工具箱，而不是一本引导入门的教科书，适合那些需要快速查找特定分析方法的读者。

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