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网络科学论坛纪要.docx
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网络科学论坛纪要
1、网络科学
1.1定义与范畴
网络科学是正在成长和逐渐成熟的一门科学,Moxley认为是对网络的科学研究,这些网络包括:
由人、影响力和技术组成的网络[1]。
美国国家研究委员会(TheNationalResearchConcil)将其定义为利用网络来描述物理、生物和社会现象并建立这些现象预测模型的科学[2]。
总的说来,网络科学是一门交叉的研究领域,其目的是为了发展理论和实际的方法和技术来增强对自然和人工网络的理解[3]。
其研究主要包含两个方面:
一是对网络的表示和结构刻画,这要包含到节点和链路的类型,以及网络结构特征;二是研究汇聚节点和链路的动态行为特性,网络是动态的,包含了节点和链路的动态。
1.2经典结构
网络科学的最早研究起源可以追溯到图论的开始,其标志就是哥尼斯堡的“七桥问题”,由欧拉奠定了图论的基础。
经典的网络结构主要有四种:
①k-规则图:
每个节点都有k个邻居。
② 随机图:
任意两个节点之间有连边的概率都相等。
第一个随机网络由Gilbert提出[4],此外还有Erdos和Renyi提出[5]的更著名的生成算法。
③小世界模型(网络):
规则图和随机图就像是数学家手中的玩具一样,具有很好的结构和规律;但毕竟和实际网络有所出入。
实际中的网络成为研究的重点,小世界最早出现的地方是在作家Karinthy的文章中[6],最著名的要数Milgram的实验[7][8]和Watts-Strogatz生成过程[9]的提出。
小世界网络的特征就是:
短路径和高聚类。
④无标度网络:
之前的网络研究主要是静态情况之下,在动态和偏好连接的两个特征下,产生了无标度网络。
无标度网络的来源也是针对一系列实际网络的统计结果得出,第一个模型由Barabasi提出[10]。
无标度网络的一个重要特征就是幂律分布下的无标度,可以说Barabasi是一个Power-lawcrazy。
1.3经典人物
国外大牛:
LuisA.NunesAmaral(complexsystemsandsystemsbiology)
Albert-LaszloBarabasi(scale-free,power-law)
AlainBarrat(epidemicspreading)
GuidoCaldarelli
JohnDoyle
MarkNewman(communitystructure)
StevenH.Strogatz(synchronization,coupledosillators)
DuncanJ.Watts(sixdegrees,smallworld,social-networks)
国内大牛:
方锦清(物理数学、非线性、混沌理论)
史定华(结构、数学)
汪小帆(复杂系统分析与控制、同步与控制)
李德毅(物理数学、同步、软件工程)
汪秉宪(电子科大的大牛,学生很猛)
周涛(电子科大最年轻教授,网络搜索、预测与推荐)
陆君安(数学背景、网络结构、传播)
狄增如(物理数学、非线性动力)
罗家德(社会学、社会网)
刘宗华(传染病)
刘昶(传播)、吕金虎(生物、基因)
张华平(语义、微博分析)
郭昕(社交网络投资人)
1.4经典入门推荐
①专业一点的:
Networks:
AnIntroduction.MarkNewman,2010.好像国内目前没翻译,可惜了。
ThestructureandDynamicsofNetworks.MarkNewman,BarabasiandWatts,2006.(有书和论文之分,看论文就够了)
Characterizationofcomplexnetwork-asurveyofmeasurements
Exploringcomplexnetworks
Networkscience-theoryandapplications
Complexnetworksstructuresanddynamics
Thestructureofcomplexnetworks:
theoryandapplications
网络科学导论
复杂网络导论-模型、结构与动力学(英文版)(香港的陈关荣教授主笔,期待~)
② 捎带趣味性的:
《linked》-Barabasi
万维网的定律
Bursts-thehiddenpatternbehindeverything
预知社会
1.5数据集
站点:
work-science.org/
1.6工具
①专业分析工具:
Pajet、UCINET、NetworkX、NetMiner3等(相关分析可以见[11])
②可视化工具:
Graphviz、Gephi、Pajet、Cytoscape等
③一些数据分析的工具:
SAS、SPASS、R、Matlab、DPS等(推荐一个数据分析与统计网站[12])
④其他:
社会化媒体
自然语言处理与信息检索共享平台www.nlpir.org(张华平老师创办的,很给力,里面有很多数据集)
2、2012网络科学会议小结
2.1演讲归类
2.1.1从数学之美的角度
1.结构与功能
基于上述经典的四种网络结构,而结构决定功能,特定的网络结构意味着特殊的属性与功能。
全齐性网络:
每个节点的度数、周长、路和都相等。
全齐性网络同步能力最强。
网络小的美。
1)距离小。
人人网:
平均距离6.6(UnderstandinglatentinteractioninOnlineSocialNetworks);Facebook的平均距离4.74。
2)连通性大。
无向网络的连通巨片或组件的唯一性,例如在Facebook中的巨大组件站到网络中的99.9%的节点。
微博中的不靠谱。
微博中的关注和粉丝应该是对等的。
2.结构与影响力(传播)
判断网络中最有影响力的节点,目前没有统一规定,通常的有度、中心度(k-shell)[13]和介数。
k-shell:
对网络进行分层,按照k度进行分。
举例:
1-shell,初始的时候节点中心度为1,去掉度1的节点,这些节点ks=1;然后不断去掉度为1的节点,直到出现核节点,每循环一次,节点的中心度ks加1。
k值不同,每个节点的ks不同。
除了考虑节点自身的上述属性外,还有很多要考虑的地方,例如节点的移动性和网络的结构等。
影响力的研究对疾病的传播与免疫、信息的传播与舆情监控更有十分重要意义。
但是信息的传播并不等于行为上的模仿与感情上的认同。
所以在社会网络中,可能还要考虑到个人的信用和信誉的问题。
在基于重要性的排序上,比较经典的是PageRank算法的移植,还有一些改进(例如:
朴素修正、吕琳媛老师的LeaderRank)。
3.结构与同步
在节点的状态同步中,引入场和势的概念,局部相互作用,最终导致复杂网络的全局特性。
例子:
李德毅老师的“掌声响起来”。
4.结构与搜索
网络中存在导航或者说搜索的问题,如何找到特定的节点,小世界模型发现的时候,节点在不知道全局网络的情况下,能够到达网络中任意节点,这就是局域导航。
那么什么情况下可以进行这种局域导航呢?
案例与信息:
Kleinberg“Navigationinasmallworld”中提出果一个节点认识的节点在地理距离上呈现-1的幂律分布就可以局部搜索实现全局搜索。
那么如何解释-1的幂律分布。
其中有狄增如教授引入最大熵的概念。
[22,23]
当然信息的搜索还要涉及到传播方面,之后会讲到。
2.1.2应用之”美”
1.传播
a.疾病的传播
经典的疾病传播是SIR和SIS模型,但都是基于异质均匀混合的假设,现在的传播模型不仅仅是要考虑到不均匀的混合,还要考虑到个体的自主移动性,要将各个交通网络结合起来进行分析,涉及到多层次网络上的传播,进行疾病的控制和疫苗策略的制定。
例子:
刘宗华老师的地铁与公交网络组成的双层传播网络。
[14,15,16]
病毒传播动态网络中的携带者移动性。
(GLEaM项目)
b.信息的传播
最火的要数对微博信息传播,扩大一点:
社交网络,更大的就是互联网信息的传播。
在信息的传播中涉及到很多方面,其中包括对传播热点的研究、情感计算与分析、微博舆情、群体行为等。
微博传播特点:
单向同意、单向信息流、公开;特征:
@
例子与信息:
萨达姆的命运:
扑克牌之外的族谱网络追踪(不好的美)
2009摩尔多瓦颜色革命,阿拉伯之春,2010伦敦骚乱
网络协作:
庆祝DARPA40周年,MIT分布式协作,收集异地气球。
沈阳老师的日报、周报、月报和季报,以及情感分析和计算,舆情分析等。
微博使得人人都有评论自主权,需要构建更加合理的政治参与机制;一些热点本就是炒作。
现在基本上大的事件掩盖不住,微博在一定程度上促进了民主的发展,但是如果不能善于利用快速传播的优点,及时辟谣和澄清,可能就会导致不必要的结果(例如:
颜色革命)。
在语义计算和情感分析方面,大牛就要数张华平老师了,针对短平快的微博特点,克服国内开发不足,进行以人为本的微博计算。
工作日与周末行为模式对比,推测其经济状况,进一步分析是身份;引入原创率、图片率、客户端、情感识别等维度;引入Big-seven心理学模型,分析微博博主的情绪心理、性格、推测其民主政治态度;僵尸与水军的识别。
2.人类动力学
在疾病传播中涉及到人的自主移动性,经过抽象和发展成为了人类动力学。
对于人类重复行为时间和空间特性的定量解释,有重大的科学价值和应用前景。
[17,18,21,24,25]
例如:
电话、手机短信和网络即时通信中的拥塞形成及相应措施。
交通网络的拥塞治理与设计。
疾病暴发的地域性等。
深入研究人类个体及社会群体的行为特征、相互作用和结构斑图,总结出有意义的人类行为规律。
基于实证研究所发现的规律,建立人类行为动力学模型,研究这些规律的可能的生成机制和演化机理,以及人类时空行为对社会系统形成、社会的结构和发展;以及与非常规紧急突发事件下应急管理对策、舆论传播、城市交通、社会安全、国民经济发展的关联与相互影响。
例子:
汪老师的基于动态兴趣建模的人类行为分析[19]、紧急情况下的疏散策略[20]
李翔老师通过无线网络对复旦校园内学生行为时空特性的分析。
人们为什么经常在一起,在一起的情况是事件型、临时型还是关系型等,可否进行关系上的预测;对某个空间在时间上个人行为和人群聚集性的预测。
3.战争仿真(对胡晓峰教授演讲的一些记录)
仿真的思路:
历史数据->模型->模型生成数据->动态分析
一些项目:
DirkHelbing的知识对撞机,全球活模拟器(LES),项目全称FutureICTknowledgeAccelerator。
模拟一个全球尺度的系统。
仿真的一些结果:
条件:
非对称力量下的红蓝双方pk
观察:
个体的移动和整体的组织特性
结果:
目前指挥机构仍然存在层级过多的现象;联合作战体系并一定合理;信息化条件下,指挥中心的作用和下级部队自同步作战的重要性几何。
在模拟中发现,司令部的位置重战场的中心地带快速迁移出去,较大程度上要依赖下级部队的自组织性,虽然没有给出谁赢,但是估计是能够快速抱团进行自组织,而且团不宜过大也不宜过小的情况下,具备这两个特征的队伍容易获胜。
题外话:
其中说到我国北斗的交互性,认真调查了一番,发现所宣称的比GPS牛的交互性,就是可以给卫星发短信,真不知道如果被国外卫星拦截后,这算不算信息泄露。
其实,这是中国北斗发展中的一个缺陷,在第一代中,由于技术不成熟,所以需要发射信息给卫星,通过两个卫星和手机组成三角关系,进行坐标计算,当然现在北斗系统已经不需要这样了,但也不能将这玩意拿过来说是优点。
4.网络数据挖掘与推荐(主要来自周涛老师和秦总)
a.Applications:
媒体:
运营效果统计、网站结构分析、网站运营决策、内容推荐
运营:
运营效果、营销决策、营销策略、创意推荐
电商:
经营效果统计、用户转换分析、用户转化策略、商品推荐
b.Trends
InformationOverload
GlobaltoGrouptoIndividual—个性化的需求
Multi-Dimansional&Unstructured。
多层次上的相互作用
c.Ranking
Objects
Methods/Metrics
SimpleGraph
Centralities
DirectedGraph
PageRank,RandomwalkwithRestart
Nodeswithmixingroles
HITS(迭代寻优)
BipartiteRatingSystems
ReputationSystems
CollaborationGraphwithcitations
Citerank,SARA
d、Challenges:
howtoevaluatealgorithmicperformance
Consistencebetweenglobalrankingandlocalrelationships
Rankingsecurityandrobustness
d.Linkprediction
对未知的可能预测,对已知的噪音和可信度预测
方法:
similarity-based;machinelearining;maximallikelihoodanalysis;optimization
Challenges:
Predictability
Differenttypesofnetworksanddifferenttasks(边、有向性、权重等)
Interplaybetweenpredictionanddatagrowing
e.个性化推荐
博客上有综述。
吕琳媛的工作
*阅读材料:
个性化推荐系统的研究进展
个性化推荐系统评价方法综述
复杂网络链路预测
推荐系统评价指标综述
个性化:
商业的未来
Linkpredictionincomplexnetworks:
asurvey
Tag-Awarerecommendersystems:
astate-of-the-artsurvey
Recommendersystems
f.typicalarchitectures
g.examples
缔元信进行数据金矿的挖掘。
需要将文本类信息进行处理,成为结构化的数据,还包括对文本的分类和语义分析。
在分类上,出了采用人工与机器结合的方式进行分类。
5.可视化(网络可视化、数据可视化、数据展示)
很难用文字描述,推荐看沈浩老师的相关资料(因为里面展示的效果确实不错),辐射出去,也可以看看中国传媒的SSI实验室。
6.社交网络营销(主要来自唐兴通老师)
社交化的营销使得每个企业都必须注重网络上的声音,传统的广告媒体收到了很大的冲击,企业是否需要转换思维,将大笔的广告费用不如转化为网络营销中给用户的实际利益。
对如何进行非盈利组织的社交化营销是个研究点。
a.营销环境的变迁
费用转移的问题:
由传统的媒体(例如:
报纸、杂志、电视等媒体)转移到社交媒体中(例如微博、博客等)。
企业与媒体的关系:
主要有三种:
付费、赢得和拥有。
企业官网社交融合。
不再是简单的产品介绍,其中还有一些人士的评论,这些评论可能是来自不同社交站点。
社会化电子商务(小区便利店的思想)。
社会化营销节奏:
企业微博->网络化社区->营销平台。
目标是建立企业的网络家园。
b.七个忠告
①社会化媒体战略缺失:
功利化严重
案例:
铁血论坛、各大银行的粉丝pk
②不重视聆听
案例:
荷兰航空公司的facebook订购机票
③期待“短平快”,即刻收获
④社交上必须先讲交情,才能交易
⑤忽略经营活动整合
⑥线上与线下的融合
⑥少灵魂。
重点是让个体发挥作用,企业作为隐性主导者。
案例:
杜蕾斯
7.社会化传媒
a.网络交互(主要来自李德毅老师)
交互中的几个基本概念:
公众、个体(多角色)、小众(特定情境和主题下形成的社区)、大众、涉众、利益攸关方
交互的表现形态
显性形态:
评论、心情、搜藏、购买、评分、顶(踩)、分享、转载、加为好友、邀请加入等。
隐性形态:
跳转、浏览、翻页、收听、观看、聊天、取消、黑名单、收发消息等。
交互的特点
频繁性:
单位时间内交互次数越来越多
增量性:
交互量较小,内容碎片化
主动性:
主动推送信息
广泛性:
交互涉及的面广
多样性:
社交媒体多样化
持久性:
交互过程中的时间稳定性
短平快的互联网交互,让用户成为信息的生产者和消费者合体,对社会的民主政治产生了深远影响。
b.对传统传媒的影响(刘昶老师)
NICT时代的来临改变了传媒生态,原因有:
信息传播渠道的垄断性被打破;媒介的传统分割被打破;话语权垄断被打破
NICT挑战传统报道方式:
MobileJournalist的出现、背囊记者
案例:
CNN—iReport,Fox—Urport
创新一:
鞭子式新闻报道。
大家一起来!
案例:
浙江卫视《新闻深度》
书籍:
《微动力》--《Twitterville》—谢尔
创新二:
图说式报道。
报道之外的很多也是新闻;视觉化信息时代;数据图表便于认知。
案例:
“两会”是什么
创新三:
网络跨媒体报道
案例:
欧洲各国高校评估报道
c.应用上的创新
人们都需要社交[26],但是社交网络是存在缺陷的[27]。
社会网络的一些注意点:
可以用来提升社交能力。
在社会网络中除了经典的六度分割之外,还有150法则[28],例如移动sim卡中只能保存150个手机号,人在和超过150个人打交道就已经非常忙了。
但是社交网络中,我们通常的好友都非常之多,微博上有千万粉丝的非常多,我们的社交能力也要提升。
一些缺陷。
缺乏面对面的交流,无法进行图像处理和情感分析,很多人隔着电脑可以交流自如但是面对面时却不行。
群体决策并不等于智慧,如果大家都是人云亦云的话也很可能是大众错误下的谣言。
d.对产业的影响
网络化协作和众包的出现。
例如:
1)2012年3月14日,大英百科全书走过244个年头后停止印刷出版;而维基百科因其强大的访问量和容量庞大的词条,成为人们通常获取知识的来源。
其特点是:
每个人都能编辑和贡献、自由参与、有效遏制恶意的和错误的。
2)软件开发。
TopCoder为例子,其中聚集了48w的开发者,最大的软件开发社区,而不是公司。
程序员可以在其中进行程序挑战和兼职开发,企业在其中可以进行员工招聘和员工测试甚至任务的发布。
开发出的系统具备较高可靠性,而且时间大大缩短。
以往的IT都是依赖于企业的流程与管理,但随着技术的快速变革、社会化程度的提高、移动终端的流行,呈现出IT与第一产业、第二产业和第三产业的渗透趋势,有的甚至说为IT对产业的逆袭,甚至定义为智慧产业。
(《thethirdindustrialrevolution》)
社交商务(socialbusiness)的出现:
管理上,更为注重的是客户;灵活的生产,甚至是逆过程(例如小米的生产是依靠用户的需求开始);分散式协作提升效率;互动的增强;产品的结构发生变化。
2.2经典小语
影响力水平决定信息传播,但是信息不等同于行为。
没有理性的浪漫恰似末日狂欢,脱离人文思想的计算如同没有方向的诺亚方舟。
不同类型朋友的影响远大于朋友的数量对你的影响。
[29]
3小结
网络科学为多项科学研究提供了方法和工具,随着社交网络的兴起,更是受到了更多广泛的关注。
以前也就是网络科学的前身—复杂网络时期,从事这方面研究的主要是物理数学出身的这些人,他们手握数学重型武器,从实际网络出发,对实际网络的一番建模和预测,可以说是精彩绝伦。
当社交网络兴起,对信息和疾病等在人与人、地区与地区甚至全球内的传播与影响起到了重要作用,可以说如今发达的交通和信息网络促进了世界更加小。
这广泛引起了社会学方面的注意,其中包括了社会营销、传播学甚至心理学等。
如何利用网络科学为一种普适的工具,可以利用的地方很多,但是想要做出一番成就出来,还真要好好思考,本人正在纠结之中。
Reference:
[1]
[2] http:
//en.wikipedia.org/wiki/Network_science
[3]KatyBorner,SomaSanyalandAlessandroVespignani.“NetworkScience”,2007.
[4]GilbetE.N.“RandomGrpahs”,1959.
[5]ErdosP.andA.Renyi.“Ontheevolutionofrandomgraphs”,1960,Publ.Math.Inst.Hungar.Acad.Sci.5:
17-61.
[6]F.Karinthy.“Chain-links”.
[7]Milgram,S.“Thesmallworldproblem”,PsychologyToday2,1967,pp.60-67.
[8]TraversJ.andMilgramS.“Anexperimentalstudyofthesmallworldproblem”,Sociometry32,1969,pp.425-443.
[9]DuncanJ.WattsandStevenH.Strogatz.“Collectivedynamicsof‘small-world’networks”,1998,pp.440-442.
[10]BarabasiA.L.andAlbertR.“Emergenceofscalinginrandomnetworks”,Science,1999,pp.509-512.
[11]胡长爱,朱礼军。
“复杂网络软件分析与评价”。
[12]
[13]Identifyinginfluentialspreadersincomplexnetworks,Nature,2010.
[14]ZRPcondensationincreasesepidemicspreading
[15]Effectofmobilityinpartiallyoccupiednetworks
[16]objectivetravelling
[17]ALBarabasi.“Theoriginofburstsandheavytailsinhumandynamics”
[18]”Modelingburstsandheavytailsinhumandynamics”
[19]Modeli
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