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出版者:Wiley

作者:Ted G. Lewis

出品人:

页数:524

译者:

出版时间:2009-3-11

价格:USD 122.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470331880

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
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《信息高速公路的拓扑结构与演化动力学》 本书聚焦于复杂信息网络的结构特征、动态演化机制及其在现实世界中的广泛应用。 随着全球信息化进程的加速，信息流在各种网络中的传播与交互已成为理解现代社会运行模式的关键。本书深入探讨了支撑这些信息流动的底层结构——复杂网络的拓扑特性，并追溯了这些网络如何随时间推移而形成、演变乃至衰退的内在动力学规律。我们不仅从理论层面剖析了网络科学的核心概念，更结合了海量真实世界数据，构建了能够精确模拟和预测信息传播行为的数学模型。 本书共分为六个主要部分，层层递进，力求为读者提供一个全面而深刻的视角。 --- 第一部分：复杂网络的基础框架与度量 本部分旨在为读者奠定理解复杂网络所需的数学和概念基础。我们将首先界定“网络”在数学上的正式定义——节点（实体）与边（连接）的集合。随后，我们将重点考察描述网络形态的关键拓扑指标。 1.1 网络的拓扑描述： 详细阐述邻接矩阵、关联矩阵以及度分布的计算方法与物理意义。特别关注度（Degree）的概念，它是衡量节点局部重要性的最基本指标。我们将讨论局部聚类系数（Local Clustering Coefficient），用以量化网络中节点与其邻居形成紧密“小圈子”的倾向性，并引入平均聚类系数来描述网络的整体“团块化”程度。 1.2 距离与连通性： 核心概念转向网络中信息（或影响）传播的效率。我们定义并计算了最短路径（Shortest Path），这是衡量两个节点间信息传递成本的关键参数。基于此，本书探讨了平均路径长度（Average Path Length），并将其与随机图模型进行对比，以揭示真实网络中“小世界”现象的根源。此外，我们也将讨论网络的直径（Diameter）和连通分量（Connected Components），理解信息流动的边界。 1.3 节点中心性： 理解网络中哪些节点起着关键作用，是网络分析的重中之重。本书详尽比较了四种主要的中心性度量：度中心性（Degree Centrality）、介数中心性（Betweenness Centrality）（衡量节点作为信息“桥梁”或“瓶颈”的能力）、接近中心性（Closeness Centrality）（衡量节点触达网络中所有其他节点的速度）以及特征向量中心性（Eigenvector Centrality）及其变体PageRank（衡量连接到高影响力节点的节点的相对影响力）。每种中心性度量都配有具体的应用案例，强调其在不同场景下的适用性。 --- 第二部分：关键网络模型与结构涌现 本部分将从理论构建的角度，解释现实世界网络结构是如何自然产生的，并介绍一些经典的数学模型。 2.1 随机网络模型： 从经典的Erdős–Rényi (ER) 模型开始，阐述随机图如何生成，并分析其固有的局限性，如缺乏高聚类性和不存在重尾度的现象。 2.2 小世界现象的建模： 深入解析Watts-Strogatz (WS) 模型，展示如何通过少量“随机重接”（Rewiring）操作，在保持高聚类性的同时，急剧降低平均路径长度，从而模拟出许多社会和生物网络所展现的“小世界”特性。 2.3 无标度网络的生成机制： 这是本书的重点之一。我们将详细研究Barabási–Albert (BA) 模型，重点阐述“优先连接”（Preferential Attachment）机制——“富者愈富”的原则——如何导致网络中出现少数度极高的“枢纽节点”（Hubs）。我们将分析度分布服从幂律（Power Law）的深刻含义，以及这种结构对网络鲁棒性和脆弱性的影响。 2.4 异质性与多尺度结构： 讨论超越单一标度律的更复杂结构，如层次性网络和模块化网络，引入社区发现（Community Detection）的基本算法，为后续的动态分析做铺垫。 --- 第三部分：网络的动态过程与信息传播 本部分将焦点从静态结构转向了网络上的动态过程，特别是信息、疾病或影响力的扩散模式。 3.1 传播模型： 详细介绍Kagan-Malik (KM) 模型与SI/SIR/SIS 传播模型在网络结构上的实现。我们计算和分析了不同网络（如随机网络与无标度网络）中的疾病阈值（Epidemic Threshold），解释了枢纽节点在加速或抑制传播中的双重作用。 3.2 级联失败分析： 探讨当枢纽节点因攻击或故障而失效时，信息流或功能连接是如何在网络中引发级联失效（Cascading Failures）的。本书应用了基于负反馈机制的简化模型来预测系统崩溃的临界点。 3.3 信息的竞争性传播： 引入竞争性传播模型，分析两种或多种观点、产品或病毒如何在同一网络中相互竞争以获得多数节点的采纳。探讨了“意见领袖”在竞争格局中的作用。 --- 第四部分：网络演化的时间序列分析 真实世界网络是随时间演化的实体。本部分侧重于描述和建模这种演化过程。 4.1 演化指标的跟踪： 阐述如何实时或分时间片地测量网络指标（如平均聚类系数、平均路径长度）随时间的变化趋势。我们研究了网络在生命周期中经历的“成长”与“老化”阶段。 4.2 动态优先连接与边权重： 深入研究动态网络中边权重的变化规律。例如，在社交网络中，连接的强度（权重）如何随交互频率而增加或衰减。我们提出了一种基于时间衰减的优先连接模型，用以描述“快速遗忘”的连接现象。 4.3 网络的形成与消亡： 基于图谱理论，分析网络结构如何通过边丢失（Edge Removal）和节点/边添加（Node/Edge Addition）的组合过程向新的稳定态迁移，并模拟了信息生态系统中“过时信息”节点的自然淘汰过程。 --- 第五部分：网络的识别、划分与嵌入 本部分关注如何从噪声和不完整数据中准确提取网络的内在结构。 5.1 社区结构识别： 详细比较了经典的模块度优化（Modularity Optimization）算法（如Louvain方法）与基于信息熵和随机游走的谱聚类方法。本书特别关注社区边界的模糊性以及如何处理重叠社区（Overlapping Communities）。 5.2 链路预测： 探讨基于局部信息（如共同邻居、Jaccard系数）和全局信息（如基于随机游走的相似性）的预测方法，用于发现网络中潜在或未来可能形成的连接，这在推荐系统和生物分子相互作用预测中至关重要。 5.3 网络嵌入（Network Embedding）： 介绍将高维的图结构映射到低维向量空间的技术（如DeepWalk, Node2Vec），使网络结构信息能够被标准的机器学习算法直接处理。 --- 第六部分：应用领域的前沿探索 最后一部分展示了复杂网络分析在解决现实世界问题中的强大能力。 6.1 生物学网络分析： 以蛋白质相互作用网络（PPI）为例，展示如何利用中心性指标识别关键的“生命调控因子”，并应用社区结构来划分功能模块。 6.2 交通与城市系统： 将城市道路网视为一个大型网络，分析高峰期拥堵的传播路径，并应用鲁棒性分析来评估关键交叉路口的移除对整体出行效率的影响。 6.3 知识与语义网络： 探讨如何构建和分析知识图谱，使用网络流模型来评估概念之间的关联强度，并应用于自动摘要生成和问答系统。 本书旨在为研究生、高级本科生以及从事数据科学、物理学、社会学和计算机科学的专业人士提供一个严谨、深入且高度实用的复杂网络分析工具箱。读者在阅读本书后，将能熟练地运用先进的模型和算法来解析任何具有连接结构的复杂系统。 ---

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《Network Science》这本书为我打开了一个全新的分析工具箱，让我能够以一种更系统、更科学的方式来研究我所关心的各种现象。我是一名从事数据分析工作的从业者，一直希望能够找到更有效的方法来挖掘数据中的内在联系。这本书正好满足了我的需求。书中对于“网络分析”（network analysis）的实践性指导，特别是关于如何选择合适的度量指标、如何可视化复杂网络以及如何解释分析结果，都给了我极大的启发。例如，书中关于“社区发现”（community discovery）的详细介绍，以及各种算法的比较和应用场景，让我能够更自信地在真实数据集上进行社区划分，从而发现潜在的客户群体或隐藏的组织结构。我特别喜欢书中关于“网络可视化”（network visualization）的章节，它提供了许多实用的技巧和工具，帮助我将抽象的网络结构以清晰直观的方式呈现出来，这对于向非技术背景的听众解释复杂的关系至关重要。书中还探讨了“动态网络”（dynamic networks）的分析方法，让我意识到现实世界中的网络并非静止不变，而是时刻在发生着变化，理解这些动态过程对于预测未来的趋势至关重要。读完这本书，我不仅对网络科学有了更深入的理解，更重要的是，我获得了一套能够直接应用于我工作中的分析方法和思维模式，这无疑将极大地提升我的工作效率和分析能力。

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《Network Science》这本书的阅读体验，远超我之前的任何预期。我原本以为这会是一本充斥着复杂公式和抽象概念的学术论文集，但事实却让我惊喜不已。作者用一种非常引人入胜的方式，将晦涩难懂的网络理论知识，转化成了易于理解的语言和直观的图示。书中关于“节点”（nodes）和“边”（edges）的定义，以及如何构建和表示网络，都进行了非常清晰的介绍。我尤其对书中关于“网络中心性”（centrality measures）的讲解印象深刻，它让我明白了在不同的网络结构中，一个节点的重要性是可以通过多种指标来衡量的，而不仅仅是简单的连接数量。例如，介数中心性（betweenness centrality）的概念，让我认识到那些位于关键路径上的节点，即使连接数不多，也可能扮演着至关重要的“桥梁”角色。书中还详细介绍了“社群检测”（community detection）的各种算法，以及它们在社会网络分析、基因调控网络研究等领域的应用，这让我看到了网络科学强大的数据挖掘能力。此外，书中对“网络演化”（network evolution）的探讨，也让我对网络的动态性有了更深的理解，明白了网络是如何在时间中生长、变化并产生新的结构的。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一套理解复杂世界运作机制的“地图”，能够以一种更清晰、更有条理的方式来分析和理解身边发生的各种现象。

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《Network Science》这本书就像一座宝藏，每一页都闪烁着智慧的光芒，让我沉浸其中，久久不能自拔。我一直对“连接”的本质感到好奇，而这本书则为我提供了一个极其深刻的解释框架。书中关于“网络密度”（network density）和“平均路径长度”（average path length）的讨论，让我理解了为什么有些网络能够快速地传播信息，而有些则会显得缓慢而低效。例如，高度密集的网络往往具有较短的平均路径长度，这使得信息能够迅速在节点之间传递。我特别喜欢书中关于“小世界网络”（small-world networks）的详细阐释，它通过精确的数学模型解释了为什么在现实生活中，我们往往能通过少数几个中间人就能联系到几乎任何人。这让我对社交网络的强大力量有了更直观的认识。书中还深入探讨了“无标度网络”（scale-free networks）的特性，以及它们在自然界和工程领域中的普遍存在，这让我对网络的韧性和脆弱性有了全新的理解。作者在阐述这些概念时，总是能够巧妙地结合各种生动形象的例子，比如互联网的连接结构、机场的航班网络、甚至是大脑的神经元连接，这些都让抽象的理论变得触手可及。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一副能够洞察世界运行规律的眼镜，能够以一种更深刻、更全面的方式来理解事物之间的相互关联。

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《Network Science》这本书不仅仅是一本学术专著，更是一本能够启发思考、改变认知的读物。我通常对理论性很强的书籍容易感到疲惫，但这本书的叙事方式和内容组织却让我欲罢不能。作者在介绍复杂的网络理论时，总是能够巧妙地穿插各种引人入胜的案例，让我在学习知识的同时，也能感受到科学的魅力。书中关于“网络鲁棒性”（network robustness）和“脆弱性”（vulnerability）的探讨，让我深刻认识到网络结构对整体稳定性的影响。例如，对于互联网和电网等关键基础设施，理解它们的网络拓扑结构对于预防灾难性故障至关重要。书中对“信息传播”（information diffusion）机制的分析，包括“SIR模型”（Susceptible-Infected-Recovered）和“SIS模型”（Susceptible-Infected-Susceptible）等流行病学模型在网络上的应用，也让我对社交媒体上的信息扩散、谣言的传播速度以及病毒的蔓延路径有了更清晰的认识。作者还详细介绍了“影响最大化”（influence maximization）和“信息传播路径优化”（optimizing information diffusion pathways）等问题，这对于市场营销、公共卫生宣传等领域具有重要的实践意义。我尤其欣赏书中对于“网络社区”（network communities）和“桥接节点”（bridge nodes）作用的阐述，它们揭示了网络内部的结构性洞察，帮助我理解信息如何在不同群体之间流动。这本书让我开始从一个全局的、系统的视角来观察世界，理解事物之间的相互依存关系，以及个体行为如何在整体网络中产生放大或抑制效应。

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我不得不说，《Network Science》这本书的深度和广度让我惊叹不已。我原本以为这会是一本相对枯燥的理论书籍，但事实完全出乎我的意料。作者以一种引人入胜的方式，将复杂抽象的数学模型与生动鲜活的现实世界连接了起来。书中对于“网络模型”（network models）的分类和介绍，例如Erdos-Renyi模型、Watts-Strogatz模型以及Barabasi-Albert模型，不仅清晰地展示了不同模型如何生成具有特定属性的网络，更重要的是，它们为理解真实世界中各种网络的形成机制提供了理论基础。我尤其对书中关于“涌现现象”（emergent phenomena）的讨论印象深刻，比如“拥挤效应”（congestion effects）和“级联故障”（cascading failures）是如何在复杂网络中产生的。这让我对金融市场的崩溃、电力系统的瘫痪等灾难性事件有了更深层次的理解。作者在阐述这些概念时，并没有使用过于晦涩的语言，而是通过大量的图表和案例分析，将复杂的动态过程可视化，让读者能够直观地感受到网络内部的相互作用。例如，在解释“同步”（synchronization）现象时，书中展示了如何利用网络连接来协调多个振子（oscillators）的行为，这在神经科学、物理学等领域都有着广泛的应用。读完这本书，我感觉自己看待问题的方式都发生了根本性的改变，不再是孤立地看待事物，而是更注重事物之间的相互联系以及它们如何共同构成一个更大的整体。

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《Network Science》这本书给我带来的启发是多方面的，它不仅在理论上拓展了我的认知边界，更在实践层面提供了宝贵的工具和方法。作为一名研究人员，我一直在寻找能够有效分析和理解复杂系统的方法，这本书无疑给了我极大的帮助。书中对于“网络中心性”的深入解析，特别是对“特征向量中心性”和“PageRank算法”的阐述，让我明白了如何量化节点在信息传播和影响力方面的地位。这对于理解搜索引擎的排名机制、社交网络中的意见领袖识别都有着重要的参考价值。我特别欣赏书中关于“网络社群”（network communities）的多种检测算法及其优缺点对比，这让我能够根据不同的研究问题选择最合适的算法，从而更准确地识别出网络中的隐藏结构。书中还详细介绍了“网络重叠”（network overlap）和“多层网络”（multilayer networks）的概念，这让我意识到许多现实世界的网络并非简单的单层结构，而是存在多层叠加、相互作用的复杂性，理解这一点对于分析信息在不同社会群体之间的流动至关重要。作者在书中还探讨了“网络适应性”（network adaptability）和“鲁棒性”（robustness）的权衡问题，这对于理解生物体如何应对环境变化、社会系统如何抵御冲击具有深刻的启示。读完这本书，我感觉自己能够以一种更具穿透力的方式审视数据，挖掘隐藏的模式，并为实际问题的解决提供更具创意的思路。

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《Network Science》这本书给我带来的震撼，远不止于理论知识的增长，更在于它颠覆了我对“连接”的认知。在此之前，我可能只是隐约觉得事物之间存在联系，但这本书则为我提供了一个精确的度量和分析这些联系的工具箱。书中对于“网络度量”（network metrics）的详尽介绍，例如“中心性”（centrality）的多种类型——度中心性（degree centrality）、介数中心性（betweenness centrality）、接近中心性（closeness centrality）以及特征向量中心性（eigenvector centrality），让我深刻理解了在不同网络结构中，“重要性”的定义是如何变化的。原来，一个节点的影响力并非仅仅取决于它连接了多少其他节点，而是与它在整个网络中的位置息息相关。这一点在分析团队协作、信息传播路径时尤为重要。我特别欣赏作者在解释这些概念时，并没有回避数学公式，而是通过清晰的逻辑推演和生活化的比喻，让即使是数学背景不那么深厚的读者也能跟上。例如，关于“社群检测”（community detection）的算法，书中的阐述让我明白了如何从庞杂的数据中找出隐藏的群体结构，这在市场分析、用户分群等方面具有极高的参考价值。书中对“网络演化”（network evolution）的探讨也让我脑洞大开，理解了网络是如何在时间维度上生长的，以及不同的增长机制会产生怎样的网络结构。我开始从一个全新的角度审视我所处的世界，无论是公司内部的沟通流程，还是国际政治格局中的力量均衡，似乎都能从网络科学的角度找到解释的线索。

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《Network Science》这本书为我提供了一个全新的视角来理解复杂系统的结构与功能。我一直对那些能够解释普遍现象的理论框架充满兴趣，而这本书正是这样一本极具启发性的读物。书中关于“图论”（graph theory）基础知识的介绍，以及如何将其应用于分析现实世界的网络，都进行了非常详尽的阐述。我特别喜欢书中关于“网络拓扑”（network topology）的讨论，例如“星形网络”（star networks）、“环形网络”（ring networks）和“网格网络”（grid networks）等基本结构，它们如何影响信息的传播效率和网络的鲁棒性。书中还深入探讨了“小世界现象”（small-world phenomenon）和“无标度现象”（scale-free phenomenon），这两种普遍存在于自然和社会网络中的特性，让我对网络的普遍规律有了更深刻的认识。作者在解释这些概念时，不仅引用了大量的数学模型和理论推导，更结合了各种生动有趣的现实案例，比如互联网的连接方式、社交网络的形成机制、甚至是大脑神经元之间的连接模式，这些都极大地增强了阅读的趣味性和理解的深度。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了一把能够解构复杂世界的“钥匙”，能够以一种更具分析性的思维来审视事物之间的相互联系，并理解它们是如何共同构成一个有机整体的。

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这本《Network Science》简直是打开了我认识世界的新视角！我一直对社会连接、信息传播、甚至是病毒扩散这些现象感到好奇，但总觉得缺乏一个清晰的框架来理解它们。这本书就像一位循循善诱的导师，一步步地把我引入了错综复杂的网络世界。从最基础的概念，比如节点（node）和边（edge）的定义，到更深层次的图论（graph theory）理论，作者都用一种非常直观且易懂的方式进行了阐述。我尤其喜欢书中关于“度分布”（degree distribution）的讨论，它解释了为什么在很多真实网络中，少数“超级节点”（supernodes）拥有远超普通节点的连接数，这一点在社交网络、互联网甚至生物网络中都屡见不鲜，真是令人着迷。书中的图示也非常精美，将抽象的概念具象化，让我在脑海中构建起一个又一个生动的网络模型。例如，关于“小世界网络”（small-world networks）的介绍，让我第一次理解了“六度分隔理论”背后的数学原理，以及为什么看似毫不相干的人们之间也能如此快速地建立联系。更不用说那些关于“无标度网络”（scale-free networks）的讨论，它解释了为什么一些网络具有极强的鲁棒性，即使失去一部分节点也不会崩溃。这本书不仅仅是理论的堆砌，它还通过大量的真实案例，比如互联网的结构、Facebook的社交关系、艾滋病的传播路径等等，让我看到了网络科学在现实生活中的巨大应用价值。读完这本书，我感觉自己仿佛掌握了一把解锁世界运行规律的钥匙，对周围的一切都多了一份洞察和理解。

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《Network Science》这本书为我提供了一个全新的视角来理解复杂系统。我一直对科学的底层逻辑和统一性感到着迷，而这本书恰恰展现了网络科学在解释各种不同领域现象时的强大普适性。从物理学中的粒子相互作用，到生物学中的基因调控网络，再到社会科学中的人际关系，所有这些看似不相关的领域，都可以用网络科学的语言来描述和分析。书中关于“网络同质性”（network homogeneity）和“异质性”（heterogeneity）的讨论，让我理解了不同类型的网络为何会表现出如此不同的行为模式。例如，均匀分布的连接与高度集中的连接所带来的网络特性是截然不同的。我特别喜欢书中关于“网络重构”（network reconstruction）和“链接预测”（link prediction）的章节，它们展示了如何利用已知的网络结构来推断缺失的连接，或者预测未来可能形成的连接，这在推荐系统、社交网络分析等领域有着广泛的应用。书中还深入探讨了“网络同态”（network homophily）和社会影响（social influence）在网络形成和演化过程中的作用，让我明白了“物以类聚，人以群分”的现象背后有着深刻的网络机制。读完这本书，我感觉自己仿佛获得了解读世界万物互联本质的一把钥匙，让我能够更深入地理解从微观粒子到宏观社会现象背后的统一性。

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