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复杂网络的无监督分析

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第一部分复杂网络的概念与特征2

第二部分无监督分析在复杂网络研究中的优势3

第三部分社区发现算及其应用6

第四部分模块化分解方与层次结构挖掘9

第五部分网络嵌入与降维技术II

第六部分时变复杂网络的无监督分析14

第七部分异构网络的无监督分析16

第八部分无监督分析的应用与挑战18

第一部分复杂网络的概念与特征

关键词关键要点

复杂网络的概念

【定义】：复杂网络是一种具1.非平凡拓扑结构：复杂网络的连接方式与传统网络不同，

有非平凡拓扑结构的网络，往往具有小世界效应和无标度性质。

其呈现出高度的互连性和异2.高度互连性：节点之间存在大量连接，形成稠密的拓扑

质性C结构C

3.异质性：网络中的节点和连接具有显着差异，呈现出分

布不均和层次化特征。

复杂网络的特征

【小世界效应】：

复杂网络的概念

复杂网络是由节点（实体）及其之间交互（连接）组成的非线性系统。

与随机或规则网络不同，复杂网络表现出各种独特特征，使其成为不

同领域广泛研究的主题。

复杂网络的特征

复杂网络具有以下主要特征：

1.无尺度性S（cale-Free）：

节点连接数呈嘉律分布，即少数节点（中心节点）具有大量连接，而

大多数节点只有少量连接。这种程度分布导致网络对故障具有鲁棒性,

但对有针对性的攻击很脆弱。

2.小世界效应：

网络中节点之间的平均最短路径长度很小，类似于小世界中的地理距

离。这意味着节点可以快速有效地相互通信。

3.团簇性C（lustering）：

节点倾向于与彼此相邻的节点连接，形成局部簇或社区。这促进信息

在网络中局部传播，增强网络的稳定性和鲁棒性。

4.社区结构：

网络通常可以划分为彼此高度连接而与其他社区连接较少的子图。这

种社区结构有助于组织网络中的交互并促进特定社区内协作。

5.层次性：

复杂网络通常呈现分形结构，具有不同层次的组织。这允许网络在不

同尺度上自我相似，并促进了网络的模块化和适应性。

6.反直觉行为：

复杂网络可能表现出反直觉的行为，这些行为无用传统的网络模型

来解释。例如，无尺度网络的故障往往从边缘而不是中心开始。

7.鲁棒性和脆弱性：

杂网络对随机故障具有鲁棒性，因为它们没有单点故障。然而，它

们对有针对性的攻击也很脆弱，因为移除少数中心节点就会破坏网络

的连通性。

8.动态性：

杂网络通常是动杰的，随着时间的推移添加或删除节点和链接。这

种动态性会影响网络的结构和功能，并可能导致适应和演化。

第二部分无监督分析在杂网络研究中的优势

关键词关键要点

杂网络无监督分析的优点

1.发现隐藏的模式和结阂：无监督分析方法可以揭示杂

网络中的隐含关系、社区和层次结构，这些模式可能无法通

过传统的有监督分析技术识别。

2.识别异常值和异常事件：无监督分析可以识别与网络中

典型行为模式显著不同的节点或事件。这有助于发现网络

中异常行为、欺诈或安全漏洞。

可扩展性和可解释性