Introduction to Network Science(Chinese Edition) - Softcover

Mark E. J. Newman 郭世泽

 
9787121196034: Introduction to Network Science(Chinese Edition)

Synopsis

作者凭借在计算机、信息论、物理等相关学科的深入研究和丰富经验,系统地分析和论述了网络作为一门科学理论如何应用在现实生活中的方方面面。全书分为5部分,讨论了目前科学研究中的网络类型和用以确定其结构的各种技术,介绍了研究网络的基本数学理论及用以量化网络结构的各类测度与参数,描述了有效分析网络数据的计算机算法,以及有助于预测网络系统行为并理解其生成和演化过程的网络结构数学模型,最后给出了网络上的一些动力学过程,如社会网络中的疾病传染或计算机网络上的搜索过程。第1章概述1.1为什么对网络产生兴趣1.2几个网络示例1.3网络的性质1.4本书结构第Ⅰ部分网络的实证研究第2章技术网络2.1Internet2.2电话网络2.3电力网络2.4交通网络2.5配送网络第3章社会网络3.1社会网络实证研究3.2采访与问卷3.3直接观察3.4来自于档案或第三方的数据3.5隶属网络3.6小世界实验3.7雪球式抽样、接触者追踪及随机游走第4章信息网络4.1万维网4.2引文网络4.3其他类型的信息网络第5章生物网络5.1生物化学网络5.2神经网络5.3生态网络第Ⅱ部分网络理论基础第6章网络的数学基础6.1网络及其表示方法6.2邻接矩阵6.3加权网络6.4有向网络6.5超图6.6二分网络6.7树6.8平面网络6.9度6.10路径6.11分支6.12独立路径、连通度和割集6.13图拉普拉斯矩阵6.14随机游走习题第7章测度与参数7.1度中心性7.2特征向量中心性7.3Katz中心性7.4PageRank7.5核心顶点与权威顶点7.6接近度中心性7.7介数中心性7.8顶点群组7.9传递性7.10相互性7.11有符号边和结构平衡7.12相似性7.13同质性和同配混合习题第8章网络的大规模结构8.1分支8.2最短路径和小世界效应8.3度分布8.4幂律和无标度网络8.5其他中心性测度的分布8.6聚类系数8.7同配混合习题第Ⅲ部分计算机算法第9章算法基本概念9.1运行时间和计算复杂度9.2网络数据的存储9.3邻接矩阵9.4邻接表9.5树9.6网络的其他表示方法9.7堆习题第10章网络基础算法10.1度和度分布的算法10.2聚类系数10.3最短路径和广度优先搜索10.4加权网络中的最短路径10.5最大流和最小割习题第11章矩阵算法与图划分11.1主特征向量和特征向量中心性11.2将网络划分成簇11.3图划分11.4Kernighan-Lin算法11.5谱划分11.6社团发现11.7简单模块度最大化11.8谱模块度最大化11.9将网络划分为两个以上群组11.10其他模块度最大化方法11.11社团发现的其他算法习题第Ⅳ部分网络模型第12章随机图12.1随机图12.2边数和度的均值12.3度分布12.4聚类系数12.5巨分支12.6

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