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网络重构在复杂网络中的应用

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简介：
本研究探讨了在网络科学领域中，通过重新配置节点连接以优化或改变网络特性，如提高效率、增强鲁棒性及促进信息传播等方面的应用。 本课件由国防科技大学罗强老师制作，主要讲解在不完备信息条件下推断网络结构及节点间相关关系的方法。主要内容涵盖基于最大似然估计的链路、Bayesian网络、Granger因果分析以及概率模糊推理等技术。

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  • 网络重构在复杂网络中的应用
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    本研究探讨了在网络科学领域中，通过重新配置节点连接以优化或改变网络特性，如提高效率、增强鲁棒性及促进信息传播等方面的应用。 本课件由国防科技大学罗强老师制作，主要讲解在不完备信息条件下推断网络结构及节点间相关关系的方法。主要内容涵盖基于最大似然估计的链路、Bayesian网络、Granger因果分析以及概率模糊推理等技术。
     
  • GN算法在复杂网络中的应用
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    本研究探讨了GN算法在复杂网络分析中的应用，包括社区检测、网络鲁棒性评估等方面，为理解大规模网络结构和功能提供了有效工具。 Newman提出的GN算法在复杂网络中的应用是通过删除边介数最大的边来划分社团的。然而，该算法的主要缺点在于其时间复杂度较高。
     
  • K核计算在复杂网络中的应用
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    《K核分解算法在复杂网络分析中的应用》一文探讨了利用K核分解方法对复杂网络结构进行层次化剥离与解析的技术，旨在深入挖掘和理解大规模网络数据背后的模式和规律。 节点的核数可以反映该节点在核心网络中的深度。k-core是指通过反复移除度小于或等于k的节点后剩余的最大子图。
     
  • MATLAB在复杂网络演化模型中的应用
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    本研究探讨了MATLAB软件在构建和分析复杂网络演化模型中的应用，通过模拟不同条件下的网络动态变化，揭示网络结构与功能的关系。 通过解析的方法导出该模型的度分布、聚类系数和平均路径长度，发现其具有复杂网络中的无标度特性和小世界特性，并通过数值仿真进行了验证。
     
  • 网络数据的统计分析在复杂与社会网络中的应用
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    本研究探讨了在网络数据分析领域中，统计方法如何被应用于解析和理解复杂及社会网络结构、动态以及影响因素。通过运用先进的统计技术，我们能够揭示隐藏于海量网络信息背后的关键模式与趋势，为社会科学、计算机科学等领域提供新的视角和见解。 《复杂网络和社会网络分析》是由Springer出版社出版的专业书籍。这本书专注于统计学在网络数据中的应用，深入探讨了复杂网络与社会网络的结构、模式及动态变化，并提供了相应的数据分析方法和技术。
     
  • 经典SIR模型在复杂ER网络中的应用
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    本研究探讨了经典SIR（易感-感染-移除）传染病模型在复杂随机图（ER网络）上的传播特性，分析了不同参数下疾病扩散的动力学行为。 在复杂ER网络上实现经典SIR模型，并对其进行数据验证。
     
  • 重叠社区检测算法在复杂网络大数据中的应用
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    本研究探讨了重叠社区检测算法在处理复杂网络大数据中的有效性和实用性，旨在发现和理解数据间隐藏的关系与结构。 复杂网络大数据中的重叠社区检测算法研究
     
  • 复杂网络及其理论在Matlab中的应用探究
    优质
    本研究探讨了复杂网络的基本概念、模型及特性，并深入分析了如何利用MATLAB工具进行相关理论的应用与实现。通过具体案例展示了复杂网络分析的实际操作方法和技术细节，为研究人员提供了一个全面的实践指南。 请求计算网络图中各节点的度及度分布曲线、聚类系数以及整个网络的聚类系数，并求出复杂网络中任意两个节点之间的距离及其平均路径长度。
     
  • 复杂网络MATLAB程序.zip_复杂网络与MATLAB
    优质
    本资源包含一系列用于分析和模拟复杂网络结构及动力学行为的MATLAB程序，适用于科研人员和学生研究复杂网络特性。 复杂网络的几种经典算法包括小世界网络和无标度网络。这些算法可以用MATLAB编程实现，并且可以找到相关的源代码用于学习和研究。