学习复杂网络分析的day1 | 计算机科学论坛-大发黄金版app下载

研0学习复习网络分析
感觉刚开始的复杂网络学习有点像在学数据结构ds中的图,有向图、最大连通子图、度等概念

一. 复杂网络的表达方式

引出:哥尼斯堡七桥问题
学习复杂网络分析的day1

1. 表达方式1: 图表达——>节点 连边

2. 表达方式2: 集合表达——>点集 边集 g=(v,e)

3. 表达方式3: 邻接矩阵表达——>{ }

二. 度、度分布、平均度

1. 节点的度 = 与该节点直接相接的边数 = 邻接矩阵的该节点的一行

2. 网络的平均度 = 2l/n l:图的节点数 n:图的边数

平均度相同,网络结构不一定像相同

学习复杂网络分析的day1

3. 度分布:

学习复杂网络分析的day1

三. 介数、集聚系数

1. 介数

任意一对节点之间最短路径所经过的次数,包含点介数和边介数

2. 集聚系数

个人理解:反映节点i的邻居之间的邻接程度
计算公式1:

学习复杂网络分析的day1
ei为节点i的邻居之间直接相连的边数
ki为节点i的度
举栗子:chestnut: :chestnut: :chestnut:
学习复杂网络分析的day1

对于节点i来说,ei=6,ki=4 ,所以ci = 2 * 6 / 4 * 3 = 1

学习复杂网络分析的day1
对于节点i来说,ei=3,ki=4 ,所以ci = 2 * 3 / 4 * 3 = 1/2
计算公式2:
学习复杂网络分析的day1

3. 网络的传递性

学习复杂网络分析的day1

学习复杂网络分析的day1

t = 2/(8/3) = 3/4
t=1:任意两个节点之间有连接;t=0反之

4. 度的相关性

  • 同配:度大的节点更喜欢和度大的节点相连
  • 异配:度大的节点更喜欢和度小的节点相连
  • 中性:节点的连接与度值大小无关
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