Handbook of Research on Cluster Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Karlsson, Charlie (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:1621.00 元

装帧:

isbn号码:9781845425166

丛书系列:

图书标签:

• 经济学
• Cluster Theory
• Regional Development
• Economic Geography
• Innovation
• Industrial Clusters
• Network Analysis
• Spatial Economics
• Competitive Advantage
• Globalization
• Knowledge Spillover

专题研究：复杂网络系统中的社群发现与结构解析 本书旨在对当代复杂网络科学领域中，特别是在大型、动态网络结构中，如何有效地识别、界定和分析“社群”（Community）这一核心结构单元，进行一次全面而深入的考察与综述。 第一部分：社群的理论基础与数学建模 本部分将为读者构建理解网络社群的理论框架，从基础的图论概念出发，逐步深入到信息论、统计物理学以及拓扑数据分析在社群识别中的应用。 第一章：复杂网络拓扑与信息流基础 详细阐述复杂网络模型（如无标度网络、随机模型、小世界网络）的构建原理及其对信息扩散和结构形成的影响。重点讨论网络上的节点属性、边权重、网络密度与异质性如何预示潜在的社群结构。引入信息论中的熵、互信息等概念，用于量化网络中的信息集中度和结构冗余度。 第二章：社群结构的定义与度量标准 社群（或模块化结构）的精确数学定义是后续算法应用的前提。本章将严格区分“社群”、“簇（Cluster）”和“模块（Module）”之间的细微差别。我们将系统梳理和对比目前主流的社群质量评估指标，包括但不限于：模块度（Modularity）、轮廓系数（Silhouette Score）、社群内聚力（Cohesiveness）与社群分离度（Separation）。重点分析不同度量标准在处理重叠社群和层次结构时的局限性与适用场景。 第三章：概率生成模型与统计推断 探讨如何利用概率模型来描述网络中社群的形成过程。深入研究随机块模型（Stochastic Block Models, SBM）及其变体（如带有层次结构的SBM、带有节点属性的SBM）在线性代数和贝叶斯推断中的应用。本章还将介绍使用生成模型进行模型选择、参数估计以及社群结构显著性检验的方法。 第二部分：核心社群发现算法的演进与比较 本部分聚焦于当前最前沿和最成熟的社群发现算法，按照其基本原理对算法进行分类，并进行深入的机制剖析与性能比较。 第四章：基于优化的社群划分方法 这类方法的核心在于定义一个目标函数（通常是模块度或其他特定度量），并通过搜索或迭代过程找到最大化该函数的节点分组。我们将详细分析： 1. 贪婪算法（Greedy Algorithms）： 如Louvain方法及其快速迭代机制，重点讨论其效率与局部最优陷阱问题。 2. 谱聚类方法： 基于拉普拉斯矩阵或归一化截断的概念，解析如何利用图嵌入技术将社群识别转化为低维空间聚类问题。 3. 模拟退火与遗传算法： 探讨元启发式算法在全局优化目标函数时的应用，以及如何设计有效的编码和适应度函数来处理大规模网络。 第五章：基于动力学过程的社群检测 本章关注模拟信息在网络中的扩散或传播过程来揭示隐藏的社群结构。 1. 基于随机游走的算法： 深入剖析利用随机游走的行为轨迹（如Node2Vec、DeepWalk的扩展）来捕捉节点间的连接相似性，并将其用于社群划分的机制。 2. 标签传播算法（Label Propagation）： 阐述其基于局部信息传播的效率优势与内在的不稳定性，以及如何通过引入权重或同步机制来提高其鲁棒性。 3. 基于同步和振子的模型： 探讨网络振子（如Kuramoto模型）在自组织过程中形成的同步群落如何映射到社群结构。 第六章：基于信息论与流的方法 重点分析那些将社群视为信息流聚集中心的视角。 1. 网络信息扩散（NetWalk）与马尔可夫链： 探讨如何通过分析特定随机过程的稳态分布或转移矩阵来识别结构边界。 2. 信息熵最小化方法： 阐述如何通过优化信息压缩或传输效率来定义最优的社群划分，特别是针对具有明确流向的定向网络。 第三部分：高级社群结构分析与应用挑战 本部分超越了基础的划分问题，探讨在现实世界网络中社群结构所展现出的复杂性，以及如何处理动态变化和重叠关系。 第七章：重叠社群与层次结构发现 现实网络中节点往往同时隶属于多个群体，本章专门处理这种复杂性。 1. 重叠社群算法： 详细介绍如Clique Percolation Method (CPM)、基于模糊集理论的方法以及基于多重图嵌入的方法在识别共享节点社群方面的应用。 2. 分层社群结构（Hierarchical Communities）： 探讨如何构建社群的“社群之社群”（Community of Communities）的结构，利用树状图（Dendrogram）或分层聚类技术来可视化和量化不同尺度的组织。 第八章：动态网络中的社群演化分析 真实网络是时变的，社群的边界和组成也会随时间漂移。本章关注对时序数据的处理。 1. 时间序列社群演化模型： 介绍如何将时间维度纳入社群识别框架，包括滑动窗口法和增量式更新算法。 2. 社群的生成、消亡与迁移： 建立一套度量系统，用于量化社群随时间的变化率（如社群稳定性指标），并探讨导致这些变化的内在驱动因素（如节点添加/删除、边重定向）。 第九章：应用案例与跨学科集成 本章将展示社群发现技术在具体领域的成功应用，并讨论如何与其他分析工具结合。 1. 生物信息学应用： 在蛋白质相互作用网络（PPI）中识别功能模块；在基因表达网络中划分基因簇。 2. 社会计算与推荐系统： 利用社群结构发现社交媒体中的兴趣小组，优化信息传播路径和个性化推荐的精准度。 3. 交通与城市网络： 分析城市交通流中的拥堵核心区域，以及邮件或通信网络中的组织结构。 4. 工具链集成： 讨论如何结合图嵌入、深度学习（如GNNs）与传统社群发现方法的优势，以应对超大规模和高维特征的网络数据。 --- 本书适合网络科学、计算机科学、物理学、社会学及数据挖掘领域的科研人员、高级研究生以及需要解决复杂系统结构问题的工程师阅读。 它不仅提供了算法的理论基础，更侧重于实际操作中的选择依据和性能评估，是深入理解复杂网络社群现象的必备参考手册。

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