加权网络的常用统计量

被引：28

作者：

姚尊强

尚可可

许小可

机构：

[1] 青岛理工大学通信与电子工程学院

来源：

上海理工大学学报 | 2012年 / 34卷 / 01期

关键词：

复杂网络; 加权网络; 统计物理; 复杂系统;

D O I：

10.13255/j.cnki.jusst.2012.01.008

中图分类号：

N941.4 [大系统理论];

学科分类号：

071101 ;

摘要：

加权网络是复杂网络研究的一个重要分支,连边权重的异质性有助于刻画复杂系统的各种特性.但长期以来,由于加权网络上各种统计量的定义不统一、物理意义不明确,很多学者直接抛弃交互作用的强度,使用门限值将加权网络变为二值无权网络后再进行研究.本文综述了加权网络上常用的统计量,并简要介绍了这些统计量在实际复杂系统分析中的应用.本研究有助于相关研究人员明确各种加权网络统计量的物理意义,使用加权网络对复杂系统进行分析和刻画.同时,理解各种常用统计量的内在联系和应用背景是构造更有效加权网络统计量的基础.最后介绍了各种权重网络的随机化置乱方法,为分析和理解实际加权网络统计量的绝对值提供了参考和比较.

引用

页码：18 / 26

页数：9

共 16 条

[1] 复杂网络稀疏性的统计物理研究综述 [J].

朱陈平 ;

张永梅 ;

刘小廷 ;

王荣芳 ;

王新光 .

上海理工大学学报, 2011, 33 (05) :425-432

[2] 权重分布对加权网络效率的影响 [J].

田柳 ;

狄增如 ;

姚虹 .

物理学报, 2011, 60 (02) :803-808

[3] 中国高校电子邮件网络实证研究 [J].

王科 ;

胡海波 ;

汪小帆 .

复杂系统与复杂性科学, 2008, 5 (04) :66-74

[4] 交通流驱动的含权网络 [J].

汪秉宏 ;

王文旭 ;

周涛 .

物理, 2006, (04) :304-310

[5] 复杂网络研究概述 [J].

周涛 ;

柏文洁 ;

汪秉宏 ;

刘之景 ;

严钢 .

物理, 2005, (01) :31-36

[6] 从统计物理学看复杂网络研究 [J].

吴金闪 ;

狄增如 .

物理学进展, 2004, (01) :18-46

[7]

加权复杂网络中传播问题的研究[D]. 李艳萍.西安理工大学. 2008

[8]

Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths[J] . Tore Opsahl,Filip Agneessens,John Skvoretz.Social Networks . 2010 (3)

[9]

Link prediction in weighted networks: The role of weak ties[J] . Linyuan Lü,Tao Zhou.EPL (Europhysics Letters) . 2010 (1)

[10] Clustering in weighted networks [J].

Opsahl, Tore ;

Panzarasa, Pietro .

SOCIAL NETWORKS, 2009, 31 (02) :155-163

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