一、简介
热处理论坛复杂网络是由大量节点及它们之间复杂的关联所构成的网络结构。具有以下特点：节点数目庞大，连接方式复杂，节点之间的连通性及关联度、节点属性等多种因素相互作用而形成一种复杂的网络形态。 研究复杂网络的特点、模型与算法对了解复杂系统、社交网络、交通流量等现象具有重要意义，复杂网络的研究已经成为其中一项热门领域。 二、 复杂网络的特点
1. 宏观特征：例如无标度网络和小世界网络等，其表现为具有大量的节点及较少的链接，形成大量孤岛节点和少量极度集中的节点，同时也会表现出高聚集性和低度同配性，这些广泛存在于真实世界的复杂网络中。
2. 微观特征：例如面临节点的拓扑结构来增强网络的连通性，同时在进行可控网络研究中，特征对网络拓扑结构的形成具有关键作用。（Liu等，2017）
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三、复杂网络的建模
1. 静态建模：例如随机网络模型、组合网络模型等，这些建模方法认为节点的属性与网络关系是互相独立的，即节点的特点不会影响它在网络中的连接方式（R. Albert, 2000）。
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2. 动态建模：例如基于时空社区的建模方法、动态组合网络模型等，这些建模方法将网络节点的属性与拓扑结构并列研究，将节点与节点之间的关系看作是状态上的变化，可以更加清楚地展示大规模复杂网络如何演化及发展（Zhou等，2016）。
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四、 复杂网络的研究狮子分肉记
1. 小世界网络研究：指的是通过增加连接性以增强网络感知范围，并引入一定程度的无序性来提高网络效率并保持者网络连通性的研究方法，已被广泛应用于社交网络、传感器网络等各项研究领域（Watts和Strogatz，1998）。
胆汁酸2. 时空网络分析：指的是研究复杂系统（如物流、城市规划等）在时空分配上的运营情况，这种网络拓扑结构分析方法常常被用来分析交通流量、城市布局等问题，它通过社交网络、电话记录、GPS数据等反应交通流量本身的动态变化，用以分析交通瓶颈、效率等问题（董琳等，2019）。
五、 复杂网络的算法
1. 传播模型：例如SIR模型、SIS模型等，这些建模方法通常用于针对疾病传播，社交网络传播等社会系统中广泛存在的问题进行概率建模，借此来估算社交网络中某个个体影响数量及虚拟影响网络的结构，或者预测传染病在社交网络中随时间展现情况（Singh等，2019）。
2. 社探索：例如GN算法，这些建模方法通常用于将网络中的节点进行分组分类，随后将每一组内的节点相互归类，初步形成整个网络的社结构，有助于了解复杂网络中不同节点的行为规律及存在的特点，旨在寻网络中的节点结构及其有关节点的行为趋势（Girvan和Newman，2002）。
六、 结论
随着大数据技术的不断发展，复杂网络的模型及算法也在不断更新，这给大规模网络拓扑结构的研究及分析提供了更加可靠的工具支持。复杂网络研究的实质是对复杂现象的深度了解及分析，特别是在实际社会层面的大规模网络中，深度研究网络之间的相互关系是解决重大问题和改进传统技术的关键。
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