❶ 复杂网络 --- 社会网络分析
“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员，而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。
因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。
社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来，比如朋友、婚姻、商业等，这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候，一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验，完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据，节点为电子邮件地址，连接为消息的传递，得到带指数截断的幂律度分布，指数为r＝1．18。同时证明，该网络是小世界的，平均分隔为4．94。
社会网络分析，可以解决或可以尝试解决下列问题：
“中心性”是社会网络分析的重点之一，用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。
点度中心度表示与该点直接相连的点的个数，无向图为（n-1），有向图为（入度，出度）。
个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度，刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外，还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势，Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度，一个网络只有一个中心势。
根据计算方法的不同，中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势、中间中心度／中间中心势、接近中心度／接近中心势。
在一个社会网络中，如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下，网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。
网络中心势指的是网络中点的集中趋势，其计算依据如下步骤：首先找到图中的最大点度中心度的数值，然后计算该值与任何其他点的中心度的差值，再计算这些“差值”的总和，最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。
在网络中，如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上，可以认为该个体居于重要地位，因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力，这种特性用中间中心度描述，它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多，代表它具有很高的中间中心性，就有越多的个体需要通过它才能发生联系。
中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距，用于分析网络整体结构。中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体，而且过于依赖某一个节点传递关系，说明该节点在网络中处于极其重要的地位。
接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。
对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大；反之，则表明网络中节点间的差异越小。
注：以上公式都是针对无向图，如果是有向图则根据定义相应修改公式即可
当网络中某些个体之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。
由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。
常用的社区检测方法主要有如下几种：
（1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等；
（2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等；
（3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。
凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重，在分析组织管理等问题时非常有效。
最差的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是，大团体中有许多内聚力很高的小团体，很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，未出现派系林立的情形。
E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时，就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利，从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域，也可以应用到其他领域，比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群，并且凝聚子群的密度较高，说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密，在信息分享和科研合作方面交往频繁，而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说，这种情况也是不利于该学科领域发展的。
核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性，可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。
根据关系数据的类型(定类数据和定比数据)，核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念，一般来说，定类数据是用类别来表示的，通常用数字表示这些类别，但是这些数值不能用来进行数学计算；定比数据是用数值来表示的，可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据，可以构建离散的核心-边缘模型；如果数据是定比数据，可以构建连续的核心-边缘模型。
离散的核心-边缘模型，根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度，又可分为3种：核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值，就构成了核心-边缘关系缺失模型。
这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型:
参考
❷ 怎么知道实际网络符合某种类型的复杂网络
任何一个实际网络不可能只符合某一种类型的复杂网络。至今为止提出的所有类型的复杂网络，包括小世界、无标度、同配性/异配性、社团化、阵发性等等类型的复杂网络，都是从一个角度分析实际网络。所以是先采样实际网络的数据，然后对数据利用网络指标，包括聚类系数，平均路径长度，度分布，度度相关性等等，对比将真实网络进行不同的随机化处理后的对照网络，识别其是否符合某一类复杂网络的标准特征。
如果你自己真的构造一个网络，而不是复现他人已经提出来的网络模型，那么你一定非常清楚你构造网络算法对应的机制是什么？然后你要首先猜测你的机制和哪个真实网络的产生演化机制相类似，然后找到你构造网络与已有类型的复杂网络的区别，并分析这个区别是否和某个你认为具有相同生成机制的真实网络匹配。
从研究方法上，不建议题主这样研究，而是应该从真实网络数据出发，先找到和已有类型复杂网络不同的特征，然后分析可能的产生机制，最后利用该机制生成算法构造成网络。
❸ 复杂网络（一）概述和网络类型
网络的概述与类型：
网络是指一个系统内各部分之间形成的连接模式。系统中的各个组件被抽象为节点，节点之间的联系被抽象为边，从而构成网络。网络分析方法可以在数学、物理学、计算机科学、信息科学、社会科学、生物学等不同领域进行讨论，因为它是一种通用且强大的抽象结构。
以下是研究较多的四种网络类型：
技术网络：如Internet，它由三层构成，包括骨干网络、区域ISP和本地ISP，提供高带宽数据传输服务。Internet的拓扑图可以通过路由跟踪工具如traceroute获取。
电话网络：通常由三层结构组成，实现电话通信。
电力网络：如欧洲电力系统，负责电力的传输和分配。
交通网络：如宁波市交通网络图，展示城市交通系统。
配送网络：如欧洲天然气管道网络，用于输送能源。
社会网络：如埃及艳后家族的血缘关系图，或知乎上的用户关系图谱，展示人际关系。
信息网络：如网页之间的链接关系、推荐系统网络，展示信息传播与交互。
生物网络：如酵母细胞蛋白质交互作用网络，揭示生物分子之间的相互作用；物种食物网，展示生态系统中物种间的食物关系。
❹ 生态系统7大类型
生态系统是地球上各种生物与其环境相互作用形成的复杂网络。共分为七种主要类型，每一种都有其独特的生态价值和特征。
1. 森林生态系统，作为地球上最大的陆地生态系统之一，对调节气候、保持水源和土壤起着至关重要的作用。
2. 草原生态系统主要分布在干旱和半干旱地区，虽然动植物种类不如森林丰富，但依然具有重要的生态价值。
3. 海洋生态系统由广阔的海洋及其中的生物构成，是地球上生物多样性最高的生态系统之一。
4. 淡水生态系统包括河流、湖泊和池塘等淡水环境，是淡水生物的栖息地，对维持地球水循环至关重要。
5. 湿地生态系统在多水和过湿条件下形成，沼泽是其中的典型代表。湿地对于调节气候、储存水分和维持生物多样性具有不可替代的作用。
6. 农田生态系统是人工建立的，以农作物为中心。人类的农业活动对农田生态系统产生了显著影响。
7. 城市生态系统以人类活动为核心，人类是这个生态系统中的主要消费者。城市生态系统对资源的需求和环境影响巨大。
生态系统是由生物和环境相互作用形成的统一整体，生物和环境在一定时期内保持动态平衡。生态系统的规模可大可小，相互交织。例如，太阳系是一个生态系统，而地球最大的生态系统是生物圈。热带雨林是最复杂的生态系统，而人类主要生活在人工的城市和农田生态系统中。
生态系统是一个开放系统，需要不断输入能量来维持其稳定性。碳循环是生态系统中的关键过程，与全球温室效应紧密相关。作为生态学研究的最高层次，生态系统是理解生物与环境相互作用的基础。