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復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文1

【關(guān)鍵詞】拓?fù)洌挥?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人們的日常信息生活中，本文將對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展與基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行介紹。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的研究工作自身則具有比較鮮明的跨學(xué)科特色，在研究過(guò)程中會(huì)遇到許多難點(diǎn)，本文重點(diǎn)探討在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋺?yīng)用中，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的模型與特性。

1復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)即是一種具有內(nèi)部相似性、有組織的網(wǎng)絡(luò)形式。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性體現(xiàn)在以下六個(gè)方面:第一，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部包含了數(shù)量巨大的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，對(duì)各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排列與組合可以形成不同類(lèi)型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不同結(jié)構(gòu)所體現(xiàn)出來(lái)的特征也是多種多樣的;第二，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化。網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行即網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)消失或產(chǎn)生的過(guò)程，比如鏈接或網(wǎng)頁(yè)可能隨時(shí)出現(xiàn)或消失，其根本目則在于提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用性，體現(xiàn)出網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化的特點(diǎn);第三，連接多樣性。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中由于不同節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)不同，所采用的連接形式也存在較大的差異;第四，動(dòng)力學(xué)復(fù)雜性。在不同結(jié)構(gòu)特征的表現(xiàn)下，不同節(jié)點(diǎn)之間會(huì)體現(xiàn)出一定的復(fù)雜性特點(diǎn);第五，節(jié)點(diǎn)多樣性。節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)中十分重要的組成部分是網(wǎng)絡(luò)不中同事物的一個(gè)具體體現(xiàn)，由于不同計(jì)算機(jī)設(shè)備之間存在著巨大的差異，這就造成節(jié)點(diǎn)的差異，體現(xiàn)出節(jié)點(diǎn)多樣性的特點(diǎn);第六，多重復(fù)雜性融合。這種表現(xiàn)就是以上五點(diǎn)綜合起來(lái)所形成的特點(diǎn)，這種綜合性的特點(diǎn)直接決定了拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。

2復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用

2．1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)同步行為研究

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最常見(jiàn)的現(xiàn)象是同步行為，不同節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲g在內(nèi)部關(guān)系上也存在著比較明顯的同步性?xún)A向，然而對(duì)于部分特殊情況來(lái)說(shuō)，同步行為可能并不利于提升用戶(hù)的使用體驗(yàn)，甚至?xí)?duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存與計(jì)算造成干擾。隨著當(dāng)前我國(guó)無(wú)線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，許多網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息需要由同一臺(tái)路由器進(jìn)行傳送，不可避免地出現(xiàn)同步現(xiàn)象，所產(chǎn)生的同步行為包含兩種，其中一種是路由信息同時(shí)生成，另一種是路由信息同時(shí)中止，第一種同步行為可能造成局域網(wǎng)絡(luò)擁堵，另一種行為而會(huì)造成局域網(wǎng)絡(luò)癱瘓。隨著各大通信企業(yè)已經(jīng)會(huì)對(duì)這方面的問(wèn)題提出了大量的解決方案，但到日前為止，還能夠哪一種方法能夠徹底糾正同步行為所造成了危害。

2．2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫袨榈难莼Ｐ?/p>

當(dāng)前世界范圍內(nèi)所廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ椭饕瑑煞N，其中一種是局部演化模模型，另一種是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化模式。通過(guò)自治域與路由器兩個(gè)層面對(duì)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行刻畫(huà)。在路由器層面，不同網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通過(guò)路由器體現(xiàn)出來(lái)，路由器設(shè)備的連接即是網(wǎng)絡(luò)邊際。在自治域?qū)用妫煌?jié)點(diǎn)之間的連接通過(guò)邊界網(wǎng)關(guān)體現(xiàn)出來(lái)。

2．3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ偷募茉O(shè)基礎(chǔ)

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫螒B(tài)結(jié)構(gòu)當(dāng)中所具有的各種形態(tài)結(jié)構(gòu)都需要圖2拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)在單獨(dú)的搭建標(biāo)準(zhǔn)與適用環(huán)境中才能夠發(fā)揮作用，在傳輸技術(shù)方面，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要包含兩大類(lèi)，分別是廣泛散播方式與點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳播方式，這兩種傳播方式都一定程度會(huì)干擾至計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫袨椋词挂獙?duì)網(wǎng)絡(luò)形態(tài)與結(jié)構(gòu)進(jìn)行改良，也需要在數(shù)據(jù)資源充足的條件下才能夠發(fā)揮出網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析技術(shù)的調(diào)整作用，只有在數(shù)據(jù)庫(kù)能夠采集至網(wǎng)際間信息數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)才能夠投入應(yīng)用。

2．4病毒防治方法

做好網(wǎng)絡(luò)安全工作本質(zhì)上就是綜合運(yùn)用各種手段解除病毒或是抵抗病毒，最大程度上將病毒對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的破壞降到最低限度。已往所采用的防毒措施是在特定網(wǎng)絡(luò)病毒傳播模型的基礎(chǔ)上，平等對(duì)待全部網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行隨機(jī)選取，然而這種防毒方法所體現(xiàn)出來(lái)的局限性是十分明顯的，無(wú)法防止病毒進(jìn)一步的蔓延。而單位計(jì)算機(jī)出現(xiàn)病毒感染的概率比較低，一旦發(fā)生感染，病毒侵犯的面積則可能會(huì)十分龐大，防御計(jì)算機(jī)病毒工作即是挑戰(zhàn)也是機(jī)遇。利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，程序設(shè)計(jì)人員可以制作一個(gè)病毒傳播模型，依照人們對(duì)于病毒傳播原理的有關(guān)見(jiàn)解，產(chǎn)生專(zhuān)門(mén)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與病毒傳播原理相互作用，對(duì)病毒的蔓延起到阻止作用，其中重點(diǎn)的研究?jī)?nèi)容是延緩病毒傳播速度與防御病毒兩個(gè)方面。

3復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的應(yīng)用前景

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論需要仍處于比較初級(jí)的發(fā)展階段，但在人類(lèi)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)世界的理解與認(rèn)識(shí)上，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)起到了理論豐富與知識(shí)拓展的作用。可以預(yù)見(jiàn)的是，在當(dāng)前社會(huì)全面進(jìn)行信息化時(shí)間的大背景下，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論所發(fā)揮出來(lái)的重要作用是其他理論與技術(shù)不可替代的，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合，可以在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)形成一套固定的規(guī)律并投入到技術(shù)應(yīng)用中，在有關(guān)研究成果與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的不斷積累下，能夠?qū)ΜF(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，提高網(wǎng)絡(luò)信息傳遞效率，改善用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)信息應(yīng)用體驗(yàn)。

4結(jié)語(yǔ)

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有系統(tǒng)復(fù)雜性與規(guī)模龐大性?xún)煞矫娴奶攸c(diǎn)，通過(guò)已往所采用的排列與組織方法很難理清龐大且復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。這就需要針對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性特點(diǎn)專(zhuān)門(mén)形成一套理論體系，即復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，通過(guò)這種理論，人們可以通過(guò)一種更加快捷、更加簡(jiǎn)單的方式來(lái)刻畫(huà)出計(jì)算機(jī)拓?fù)湫袨椋谷藗兡軌虬l(fā)現(xiàn)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫袨榈姆椒ǎ苿?dòng)網(wǎng)絡(luò)信息的合理化發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

［1］張志鵬．基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溲芯浚跩］．電子制作，2015，06(01):29～30．

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文2

關(guān)鍵詞：

車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；抗毀性；隨意攻擊；蓄意攻擊；仿真

中圖分類(lèi)號(hào)： TP393.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0引言

移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)（Mobile Ad Hoc NETwork， MANET）是一種自組織無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，由于它不需要基礎(chǔ)設(shè)施支持，因此網(wǎng)絡(luò)部署快速，擴(kuò)展方便，使得它被廣泛應(yīng)用于軍事、救災(zāi)、商業(yè)等各領(lǐng)域。近年來(lái)，城市車(chē)輛與日俱增，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日益突破，車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò)（Vehicle Ad Hoc NETwork， VANET）[1]作為一種特殊的MANET網(wǎng)絡(luò)也快速引起高度重視。在VANET中，在一定的區(qū)域內(nèi)使用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)將車(chē)輛與車(chē)輛以及車(chē)輛與固定基礎(chǔ)設(shè)施連接在一起，從而一個(gè)車(chē)輛間多跳通信網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)有道路上被動(dòng)態(tài)、快速地構(gòu)建，且具有自組織、分布式控制的特點(diǎn)，因此，VANET在交通方面具有良好的應(yīng)用前景，如信息預(yù)警、行車(chē)安全、車(chē)輛之間通信及車(chē)輛Internet訪問(wèn)等。

VANET既具M(jìn)ANET網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，如拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化、自組織無(wú)中心、低帶寬等，又有自己的特點(diǎn)，比如快速移動(dòng)性、拓?fù)渥兓l繁、間歇連通性、網(wǎng)絡(luò)規(guī)模大、充足的能量供應(yīng)等[2]。在VANET中，由于車(chē)輛的高速運(yùn)動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潆S之變化，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能造成直接影響，因此如果能夠掌握VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)特性，可以設(shè)計(jì)高效的拓?fù)淇刂扑惴ǎ瑑?yōu)化網(wǎng)絡(luò)連通性，使網(wǎng)絡(luò)能夠持續(xù)穩(wěn)定提供可靠的服務(wù)。抗毀性是評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯闹饕笜?biāo)之一，通過(guò)抗毀性的研究可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的安全隱患和薄弱環(huán)節(jié)，從而采取一系列有效的措施來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)的抗毀性，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，保證網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定的通信能力，這對(duì)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化的VANET協(xié)議開(kāi)發(fā)和網(wǎng)絡(luò)管理有著重要的意義。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的抗毀性研究較多。比如文獻(xiàn)[3]研究了網(wǎng)絡(luò)抗毀性受節(jié)點(diǎn)行為的影響，通過(guò)建立節(jié)點(diǎn)行為模型及分析三維網(wǎng)絡(luò)連通性得到了三維MANET網(wǎng)絡(luò)抗毀性的一種定量分析方法；同時(shí)仿真檢驗(yàn)了它的有效性和合理性。文獻(xiàn)[4]引入自然連通度為抗毀性度量指標(biāo)，建立了能耗的移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)抗毀性綜合測(cè)度模型，并確定了基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇箽缘淖顑?yōu)發(fā)射半徑。Azni等[5]根據(jù)相關(guān)節(jié)點(diǎn)的行為建立了k相關(guān)抗毀性模型，通過(guò)仿真分析了Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)的全局抗毀性。文獻(xiàn)[6]中有針對(duì)性地分別從失效成因、測(cè)度、提升策略與故障檢測(cè)和修復(fù)等4個(gè)方面對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性的研究進(jìn)行歸納和分類(lèi)，著重探討了基于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)和拓?fù)溲莼奥酚煽刂频臒o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性?xún)?yōu)化策略。

目前，對(duì)VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的研究主要是基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析其網(wǎng)絡(luò)的度分布、聚類(lèi)系數(shù)、路徑長(zhǎng)度等。文獻(xiàn)[7]以多Agent微觀交通仿真器（Multiagent Microscopic Traffic Simulator， MMTS）為仿真工具，研究了瑞士城市蘇黎世交通網(wǎng)絡(luò)的瞬時(shí)特性，研究結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)服從參數(shù)冪律分布；通信半徑越大，最大集團(tuán)的值越大，集團(tuán)的數(shù)目越少；VANET不存在小世界特性。文獻(xiàn)[8]中利用4000多輛出租車(chē)收集的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，分析了城市環(huán)境下車(chē)輛自組網(wǎng)的度分布、聚類(lèi)系數(shù)、特征路徑長(zhǎng)度等拓?fù)涮匦裕⒘艘环N車(chē)輛自組網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)仿真驗(yàn)證了所建模型的有效性。文獻(xiàn)[9]以城市道路交通仿真軟件（Simulation of Urban Mobility，SUMO）為仿真工具研究了德國(guó)科隆的交通網(wǎng)絡(luò)的瞬時(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其主要刻畫(huà)參數(shù)包括最大連通分支、度及介數(shù)中心性等，分析結(jié)果表明車(chē)載自組織網(wǎng)不具有小世界特性。文獻(xiàn)[10]應(yīng)用Barabasi和Albert提出的BA（BarabasiAlbert）無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)對(duì)VANET拓?fù)溥M(jìn)行建模分析，認(rèn)為VANET具有小世界特性。文獻(xiàn)[11]利用車(chē)輛全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System， GPS）數(shù)據(jù)分析了VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)演化特征。據(jù)研究所知，對(duì)VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)抗毀性的研究甚少，僅有文獻(xiàn)[12]對(duì)VANET的抗毀性作了初步研究，但是該文認(rèn)為VANET是無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，然后用無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型產(chǎn)生VANET，事實(shí)上，這樣生成的VANET就是一個(gè)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，與現(xiàn)實(shí)環(huán)境的VANET相差太遠(yuǎn)，幾乎沒(méi)有考慮VANET的任何特征，比如節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)受到道路限制等，因此該文本質(zhì)上是研究了無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的抗毀性，并非VANET的抗毀性。

抗毀性是VANET拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的重要特性之一，它代表網(wǎng)絡(luò)在某種極端攻擊或錯(cuò)誤條件下其服務(wù)能力下降的程度。由于真實(shí)、公開(kāi)的VANET的trace比較少，而且能夠獲得的一些真實(shí)trace存在一些問(wèn)題，比如GPS數(shù)據(jù)不完整、時(shí)間粒度、數(shù)據(jù)精度不夠等，使得用真實(shí)VANET移動(dòng)數(shù)據(jù)研究抗毀性存在一定困難，因此，本文通過(guò)VanetMobiSim車(chē)輛仿真軟件，深入分析VANET的抗毀性特征，為網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)化提供指導(dǎo)。

1VANET抗毀性研究方法及測(cè)度

1.1抗毀性研究方法

目前，抗毀性的主要研究方法是用不同的方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊，用相應(yīng)的測(cè)度指標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的抗毀性進(jìn)行分析。網(wǎng)絡(luò)攻擊策略是指采取何種方式刪除網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)或邊，在現(xiàn)有研究中主要應(yīng)用Albert等[13]Albert提出的文獻(xiàn)，與文獻(xiàn)13的作者不匹配，請(qǐng)作相應(yīng)調(diào)整，以便保持一致；要注意論文在正文中的依次引用順序。提出的隨意攻擊（Random Attacks or Failure）和蓄意攻擊（Intentional Attacks）兩種方式。隨意攻擊通常是指隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)或邊進(jìn)行攻擊，然后再隨意攻擊其余節(jié)點(diǎn)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)或邊，直至將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)全部攻擊完為止。蓄意攻擊又稱(chēng)為選擇性攻擊，選擇重要的節(jié)點(diǎn)或邊作為攻擊對(duì)象，一般用度和介數(shù)度量節(jié)點(diǎn)和邊的重要性。具體攻擊過(guò)程為：首先選取網(wǎng)絡(luò)中度或介數(shù)最大的節(jié)點(diǎn)或邊作為第一攻擊目標(biāo)，攻擊完以后重新計(jì)算網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)或邊的度量等級(jí)，依舊對(duì)度量等級(jí)最高的節(jié)點(diǎn)或邊進(jìn)行攻擊，重復(fù)該過(guò)程，直到網(wǎng)絡(luò)中所有的節(jié)點(diǎn)全部被攻擊完為止。

1.2節(jié)點(diǎn)重要度評(píng)估方法

蓄意攻擊選擇重要節(jié)點(diǎn)或邊進(jìn)行攻擊，評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)或邊重要性的方法很多，本質(zhì)都源于圖論及基于圖論的數(shù)據(jù)挖掘。本文用度和介數(shù)評(píng)估車(chē)輛節(jié)點(diǎn)的重要性。

定義1節(jié)點(diǎn)的度。在網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)vi的鄰邊數(shù)目ki稱(chēng)為該節(jié)點(diǎn)vi的度。網(wǎng)絡(luò)的平均度為：

k=1N∑Ni=1ki（1）

直觀上看，一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度越大，該節(jié)點(diǎn)越重要。

定義2節(jié)點(diǎn)的介數(shù)。節(jié)點(diǎn)vi的介數(shù)Bi就是網(wǎng)絡(luò)中所有最短路徑中經(jīng)過(guò)該節(jié)點(diǎn)的數(shù)量比例之和，即：

Bi=∑j，k∈V， j≠kNjk（i）Njk（2）

其中：Njk表示節(jié)點(diǎn)vj和節(jié)點(diǎn)vk之間的最短路徑條數(shù)；Njk（i）表示節(jié)點(diǎn)vj和節(jié)點(diǎn)vk之間的最短路徑路過(guò)節(jié)點(diǎn)vi的條數(shù)。介數(shù)是一個(gè)全局特征量，反映節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的作用和影響力。在VANET中，若一個(gè)節(jié)點(diǎn)的介數(shù)越大，則表明它在網(wǎng)絡(luò)中交換的信息流越大，可視為網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)，也意味著它更容易擁塞，成為網(wǎng)絡(luò)的瓶頸。

1.3VANET抗毀性測(cè)度

設(shè)G=（V，E）為VANET的拓?fù)鋱D，其中V={v1，v2，…，vN}是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的集合，E={e1，e2，…，ek}是網(wǎng)絡(luò)邊的集合，節(jié)點(diǎn)數(shù)定義為N=V。定義子圖Ci=G（Vi，Ei）為含節(jié)點(diǎn)vi連通分支，設(shè)m（G）=max1≤i≤nV（Ci）表示圖G的所有連通分支中頂點(diǎn)數(shù)最多的那個(gè)連通分支的節(jié)點(diǎn)數(shù)，則節(jié)點(diǎn)數(shù)最多的連通分支為最大連通分支。

定義3最大連通度S。將網(wǎng)絡(luò)中的最大連通分支中節(jié)點(diǎn)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中總的節(jié)點(diǎn)數(shù)的比值稱(chēng)為最大連通度，即：

S=m（G）/N（3）

那么0

定義4連通分支平均規(guī)模s。當(dāng)VAENT受到攻擊后，網(wǎng)絡(luò)被分割為若干連通分支，連通分支平均規(guī)模定義為去掉最大連通分支后其他連通分支的平均節(jié)點(diǎn)數(shù)，即：

s=（∑ni=1V（Ci）-m（G））/（n-1）（4）

顯然0

定義5臨界點(diǎn)移除比例fc。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)受到攻擊后，網(wǎng)絡(luò)處于崩潰邊緣時(shí)，網(wǎng)絡(luò)中被攻擊的節(jié)點(diǎn)數(shù)占總節(jié)點(diǎn)數(shù)的比例，稱(chēng)為臨界點(diǎn)移除比例，記為fc。

網(wǎng)絡(luò)在某種攻擊模式下，百分比f(wàn)的節(jié)點(diǎn)被移除，當(dāng)f超過(guò)一定閾值，即f≥fc當(dāng)在“=fc”時(shí)，屬于哪種情形，需明確。時(shí)，網(wǎng)絡(luò)分割成許多小的非連通分支；當(dāng)f

設(shè)網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)vi與vj之間的距離dij為連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑上的邊數(shù)。VANET由于車(chē)輛的高速移動(dòng)、拓?fù)渥兓l繁，使得網(wǎng)絡(luò)間歇連通，因此存在dij=∞。而且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)受到攻擊時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的連通性也將發(fā)生改變，網(wǎng)絡(luò)被破壞到一定程度時(shí)，會(huì)產(chǎn)生孤立節(jié)點(diǎn)，此時(shí)會(huì)存在dij=∞，因此，文獻(xiàn)[13]提出用網(wǎng)絡(luò)全局效率來(lái)描述非全連通網(wǎng)絡(luò)的連通性。

定義6全局效率E。定義網(wǎng)絡(luò)全局效率為：

E=1N（N-1）∑i， j∈V，i≠j1dij（5）

顯然，網(wǎng)絡(luò)全局效率越大，網(wǎng)絡(luò)連通性越好。

2仿真實(shí)驗(yàn)

2.1VANET仿真環(huán)境

本文采用VanetMobiSim[14]軟件建立VANET環(huán)境，移動(dòng)模型采用帶有車(chē)道變換的智能駕駛員模型（Intelligent Driver Model with Lane Changes， IDMLC）[15]。該模型是一種微觀交通流模型，是在IDM的基礎(chǔ)上增加了車(chē)輛在十字路口的管理及車(chē)輛換道功能的智能移動(dòng)模型，使得其更加符合真實(shí)的交通場(chǎng)景。仿真實(shí)驗(yàn)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)即為運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛，可以獲取任意時(shí)刻任意車(chē)輛的位置、速度、加速度、所處車(chē)道等瞬時(shí)信息。IDMLC移動(dòng)模型中車(chē)輛長(zhǎng)度為5m，加速度a和減速度b分別為0.6m/s2和0.9m/s2，禮貌參數(shù)p為0.5，其他參數(shù)設(shè)置如表1所示。

2.2VANET抗毀性分析

下面分析在不同攻擊模式下VANET的抗毀性，為了在圖中便于區(qū)分不同攻擊模型，用符號(hào)Failure、RD和RB分別表示隨意攻擊、基于節(jié)點(diǎn)度的蓄意攻擊和基于節(jié)點(diǎn)介數(shù)的蓄意攻擊。圖1為網(wǎng)絡(luò)中車(chē)輛數(shù)為200、不同通信半徑時(shí)，VANET受到Failure、RD和RB等三種攻擊時(shí)網(wǎng)絡(luò)最大連通度的變化趨勢(shì)。由圖1可知，當(dāng)通信半徑r=200m， f=0時(shí)，S=0.3630，即初始網(wǎng)絡(luò)連通性較差。在攻擊過(guò)程中當(dāng)最大連通度低于0.1000時(shí)，視網(wǎng)絡(luò)基本癱瘓。在隨意攻擊下，當(dāng)S為0.0911時(shí)，臨界點(diǎn)移除比例fc=53.42%；在RD攻擊下，當(dāng)S為0.0616， fc=28.77%；在RB攻擊下，當(dāng)S為0.0890時(shí)， fc=20.55%。當(dāng)r=400m， f=0時(shí)，S=0.9521，初始網(wǎng)絡(luò)近乎全連通（網(wǎng)絡(luò)全連通時(shí)S=1）。在隨意攻擊下，當(dāng)S為0.0747時(shí)， fc=82.19%；在RD攻擊下，當(dāng)S為0.0822時(shí)， fc=57.53%；在RB攻擊下，當(dāng)S為0.0959時(shí)， fc=36.99%。這一方面說(shuō)明了通信半徑越大，VANET連通性越好，臨界點(diǎn)移除比例fc越大，抗毀性越強(qiáng)；另一方面，當(dāng)通信半徑相同時(shí)，隨意攻擊的臨界點(diǎn)移除比例fc的值均大于蓄意攻擊模式的，因此VANET有較強(qiáng)的魯棒性，且在蓄意攻擊下，由于將重要節(jié)點(diǎn)移除后網(wǎng)絡(luò)迅速分割為多個(gè)連通分支，S先呈現(xiàn)迅速大幅度下降、然后緩慢下降趨勢(shì)，即VANET又具有脆弱性。這種既魯棒又脆弱的抗毀特征是VANET中車(chē)輛度分布不均勻所致。

圖2為網(wǎng)絡(luò)中車(chē)輛數(shù)為200、不同通信半徑時(shí)，VANET受到Failure、RD和RB三種攻擊時(shí)的網(wǎng)絡(luò)連通分支平均規(guī)模。由圖2可知，當(dāng)通信半徑較小（如r=200m）時(shí)，初始網(wǎng)絡(luò)連通性較差，三種攻擊策略下連通分支平均規(guī)模s均隨移除節(jié)點(diǎn)比例的增加而逐漸減小。當(dāng)通信半徑較大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)初始連通性較好，則s隨去除節(jié)點(diǎn)比例的變化趨勢(shì)都是先變大后變小。當(dāng)通信半徑r=400m時(shí)，在遭受隨意攻擊時(shí)，s在閾值f=0.8220處開(kāi)始緩慢變小，在遭受蓄意（RB、RD）攻擊時(shí)，s分別在閾值f=0.4521和f=0.2055處開(kāi)始變小。連通分支平均規(guī)模s之所以在閾值之前會(huì)變大，是由于隨著節(jié)點(diǎn)被移除，網(wǎng)絡(luò)總體連通程度變得越來(lái)越松散。在閾值之后會(huì)變小，是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)在大量節(jié)點(diǎn)失效時(shí)被分割成互不連通的多個(gè)較小的分支，當(dāng)節(jié)點(diǎn)被全部移除時(shí)，網(wǎng)絡(luò)則會(huì)消失。通過(guò)計(jì)算，在r=300m時(shí)，VANET在Failure、RD和RB三種攻擊下連通分支平均規(guī)模s的方差分別為2.0306，2.4913和9.0228，即Failure攻擊下s的波動(dòng)最小，RB的波動(dòng)最大，當(dāng)通信半徑發(fā)生變化時(shí)，也有類(lèi)似的結(jié)論。這也說(shuō)明了VANET既魯棒又脆弱的特征。

圖3分別為網(wǎng)絡(luò)中車(chē)輛數(shù)為200、不同通信半徑時(shí)，VANET受到Failure、RD和RB三種攻擊時(shí)網(wǎng)絡(luò)全局效率的變化趨勢(shì)。由圖3可知，通信半徑越大，VANET效率越高；同時(shí)，隨意攻擊模式下的網(wǎng)絡(luò)效率均高于蓄意攻擊的。

另外，比較圖1～3中最大連通度、臨界點(diǎn)移除比例、連通分支平均規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)效率等抗毀性測(cè)度的值，可知對(duì)于蓄意攻擊的兩種策略，RB模式的攻擊效能要強(qiáng)于RD模式。

下面研究車(chē)輛密度對(duì)VANET抗毀性的影響。圖4～6為r=400m時(shí)不同車(chē)輛密度的VANET采取Failure、RD和RB攻擊策略時(shí)表現(xiàn)出的抗毀性差異。從圖4～6中分析得到：在通信半徑一定時(shí)，車(chē)輛密度越大，VANET連通性越好，抗毀性越強(qiáng)，但是當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到全連通時(shí)，車(chē)輛密度對(duì)VANET抗毀性影響不大，因此，在VANET拓?fù)淇刂茣r(shí)，可以根據(jù)實(shí)際道路、地形、路邊單元（RoadSide Unit， RSU）的配置等情況，對(duì)車(chē)輛通信半徑和車(chē)輛密度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠保持良好的連通性。

3結(jié)語(yǔ)

在VANET中，抗毀性對(duì)于分析整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能來(lái)說(shuō)十分重要，尤其是在增強(qiáng)安全性方面的應(yīng)用。本文基于IDMLC移動(dòng)模型對(duì)車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)的抗毀性特征作了研究，仿真結(jié)果表明，VANETs既有魯棒性又有脆弱性；通信半徑和車(chē)輛密度越大，VANETs抗毀性越好，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)全連通時(shí)，車(chē)輛密度對(duì)抗毀性影響很小。由于蓄意攻擊（RD、RB）對(duì)網(wǎng)絡(luò)破壞性強(qiáng)，因此，如何在拓?fù)淇刂茣r(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)通信半徑、車(chē)輛密度及路邊基礎(chǔ)設(shè)施配置等參數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)保持相對(duì)均衡地位，從而提高VANETs抗毀性，這將是后續(xù)的研究工作。另外，本文只研究了VANET的瞬時(shí)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其抗毀性，然而，VANET的重要特征之一是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)時(shí)變化，其動(dòng)態(tài)抗毀性特征也是接下來(lái)工作之一。

參考文獻(xiàn)：

[1]

IEEE. IEEE Std.802.11p draft amendment， Wireless LAN Medium Access Control （MAC） and Physical Layer （PHY） specifications： Wireless Access in Vehicular Environments （WAVE） [S]. Piscataway： IEEE， 2005.

[2]

SAIF A S， MOATH M A D， ALI H A B， et al. A comprehensive survey on vehicular Ad Hoc network [J]. Journal of Network and Computer Applications， 2014， 37： 380-392.（無(wú)期）

[3]

PENG S， WANG G， HU Z， et al. Survivability modeling and analysis on 3D mobile Ad Hoc networks [J]. Journal of Central South University of Technology， 2011， 18（4）： 1144-1152.

[4]

胡興雨，張學(xué)義，吳俊，等.移動(dòng)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)抗毀性測(cè)度模型[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2011，47（2）：78-80.（HU X Y， ZHANG X Y， WU J， et al. Measure of invulnerability of Ad Hoc network topologies based on natural connectivity [J]. Computer Engineering and Applications， 2011， 47（2）： 78-80.）

[5]

AZNI A， AHMAD R， NOH Z. Survivability modeling and analysis of mobile Ad Hoc network with correlated node behavior [J]. Procedia Engineering， 2013， 53： 435-440.

[6]

李文鋒，符修文.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)抗毀性[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2015，38（3）：625-647.（LI W F， FU X W. Survey on invulnerability of wireless sensor network [J]. Chinese Journal of Computers， 2015， 38（3）： 625-647.）

[7]

PALLIS G， KATAROS D， DIKAIAKOS M. D， et al. On the structure and evolution of vehicular networks [C]// Proceedings of 17th Annual Meeting of the International Symposium on Modelling， Analysis and Simulation of Computer and Telecommunication Systems. New York： ACM， 2009： 502-511.

[8]

張麗麗，陳浩，李臣明，等.城市環(huán)境下基于拓?fù)涮匦缘能?chē)輛自組網(wǎng)建模[J].軟件學(xué)報(bào)，2013，24（S1）：51-61.（ZHANG L L， CHEN H， LI C M， et al. Modeling the vehicular Ad Hoc networks based on topology characteristics in urban scenario [J]. Journal of Software， 2013， 24（S1）： 51-61.）

[9]

NABOULSI D， FIORE M. On the instantaneous topology of a largescale urban vehicular network： the Cologne case [C]// Proceedings of the Fourteenth ACM International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing. New York： ACM， 2013： 167-176.

[10]

ZHANG H， LI J. Modeling and dynamical topology properties of VANET based on complex networks theory [J]. AIP Advances， 2015， 5（1）： 017150.

[11]

ZHANG L， LI Y， TAN G， et al. Modeling the dynamic evolution of the vehicular Ad Hoc networks under the city scenario [J]. International Journal of Distributed Sensor Networks， 2015， 2015： Article ID 524857. doi：10.1155/2015/524857.

[12]

ZHANG H， LI J， LV Y. Structure performance analysis of vehicular Ad Hoc networks based on complex network theory [J]. Computer Modelling & New Technologies， 2014， 18（2）： 46-51.

[13]

LATORA V， MARCHIORI M. Efficient behavior of smallworld networks [J]. Physical Review Letters， 2001， 87（19）： 198701.

替換了文獻(xiàn)13

ALBERT R， JEONG H， BARABASI A L. Error and attack tolerance of complex networks [J]. Nature， 2000， 406（6794）： 378-382.

[14]

HARRI J， FIORE M， FETHI F， et al. VanetMobiSim project [EB/OL]. [20160301]. http：//vanet.eurecom.fr.

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文3

關(guān)鍵詞 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；原油貿(mào)易；空間格局；差異

中圖分類(lèi)號(hào) F119.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2013）08-0020-06 doi：103969/jissn1002-2104201308004

石油是現(xiàn)代工業(yè)的血液，上世紀(jì)50年代起，石油取代了煤炭成為世界主要能源與重要工業(yè)原料，且隨著歷史車(chē)輪的前進(jìn)，世界石油消費(fèi)總量不斷增多，而儲(chǔ)藏的增量卻急劇減少，因此“羅馬俱樂(lè)部”關(guān)于能源枯竭的預(yù)言不斷地被重復(fù)。同時(shí)世界石油資源的生產(chǎn)與消費(fèi)具有地理分布非均衡性特點(diǎn)，世界石油貿(mào)易呈現(xiàn)了石油自“心臟地帶”向“內(nèi)需求帶”與“外需求帶”流動(dòng)的基本格局[1-3]。石油之于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性、石油枯竭的預(yù)言及石油需求與供給的錯(cuò)位，三者的共同作用使石油成為國(guó)際政治、外交乃至軍事斗爭(zhēng)的焦點(diǎn)，對(duì)石油產(chǎn)地的控制“傳統(tǒng)上已經(jīng)成為權(quán)力分配中的關(guān)鍵要素，誰(shuí)能夠?qū)⑺釉谧约旱脑牧腺Y源上，誰(shuí)就將更多的力量加在自己的資源上，并相應(yīng)的削弱了競(jìng)爭(zhēng)者的力量[4]。

1993年起中國(guó)成為石油凈進(jìn)口國(guó)，此后石油進(jìn)口量逐年攀升，2009年石油進(jìn)口依存度超過(guò)了50%，突破了國(guó)際公認(rèn)的警戒線水平。且據(jù)國(guó)家計(jì)委能源所預(yù)計(jì)，在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)，原油進(jìn)口量將進(jìn)一步增加，隨著進(jìn)口量的增加，原油貿(mào)易流動(dòng)與轉(zhuǎn)化的空間尺度、規(guī)模，以及效應(yīng)范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大。如果來(lái)源地較為單一，一旦發(fā)生進(jìn)口來(lái)源地風(fēng)險(xiǎn)，很容易產(chǎn)生供給緊張的局面，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展，因此，進(jìn)口地域多元化戰(zhàn)略?xún)叭灰呀?jīng)成為解決中國(guó)原油進(jìn)口安全問(wèn)題首選的策略之一。本文則嘗試通過(guò)原油進(jìn)口大國(guó)（地區(qū)）的貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)比較，探究中國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易多元化進(jìn)程中的問(wèn)題，以期為更好地實(shí)施進(jìn)口多元化戰(zhàn)略提供借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)

原油貿(mào)易空間格局體系是原油貿(mào)易活動(dòng)過(guò)程在地理空間流動(dòng)中的投影，貿(mào)易參與國(guó)眾多，貿(mào)易國(guó)地域構(gòu)成、地域間的貿(mào)易聯(lián)系數(shù)量與強(qiáng)度，及貿(mào)易空間模式復(fù)雜。對(duì)世界及不同國(guó)家的原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的統(tǒng)計(jì)特征研究發(fā)現(xiàn)，世界原油貿(mào)易空間體系及各國(guó)原油貿(mào)易進(jìn)口空間格局既不同于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，也不同于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，而是符合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征[5]。缺乏對(duì)經(jīng)濟(jì)流網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜特征和流動(dòng)機(jī)制的研究，就無(wú)法提出有效的管理復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的方法和策略[6]。對(duì)全球原油貿(mào)易系統(tǒng)及中國(guó)的進(jìn)口貿(mào)易系統(tǒng)進(jìn)行深入研究，有利于更好地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，制定有利于中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的石油貿(mào)易戰(zhàn)略。

人們對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究主要針對(duì)現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)度，及在對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上研究網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)機(jī)制[7]。而網(wǎng)絡(luò)作為復(fù)雜系統(tǒng)的抽象，關(guān)注的是節(jié)點(diǎn)之間連接，而非節(jié)點(diǎn)的位置和邊的形態(tài)。所以在對(duì)現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)的研究中，還應(yīng)結(jié)合對(duì)區(qū)域的分析，相似系數(shù)分析則是在前兩者基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析貿(mào)易空間格局的差異及區(qū)位在貿(mào)易空間格局形成中的作用。

1.1 原油貿(mào)易空間格局網(wǎng)絡(luò)描述

設(shè)V是一個(gè)由n個(gè)國(guó)家vi（i=1， 2，…，n）所組成的原油出口國(guó)集合，即V=v1， v2， …， vn， A是由n條有向線段ai （ i=1， 2，…，n）所組成的鄰接向量，即A=a1， a2， …， an，ai取0或1，當(dāng)ai=0，代表進(jìn)口國(guó)與出口國(guó)之間不存在原油貿(mào)易關(guān)系，當(dāng)ai=1則代表有原油貿(mào)易流自出口國(guó)vi流向進(jìn)口國(guó)，且A中的任意一條線ai都以vi與進(jìn)口國(guó)為端點(diǎn)，任意一條線除端點(diǎn)外，沒(méi)有其他公共點(diǎn)。那么V與A共同構(gòu)成了特定時(shí)點(diǎn)某國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，記作G=（V， A）。

1.1.1 度與貿(mào)易聯(lián)系

度是指某時(shí)點(diǎn)與進(jìn)口節(jié)點(diǎn)相連的有向線段ai的數(shù)量為N，即：

N=∑ni=1ai（ai=0，或1）（1）

代表在某時(shí)點(diǎn)進(jìn)口國(guó)自N個(gè)國(guó)家進(jìn)口原油。根據(jù)對(duì)度的描述可以看出不同的原油進(jìn)口國(guó)所建立的貿(mào)易聯(lián)系狀況，并通過(guò)時(shí)間序列的描述了解不同原油進(jìn)口國(guó)貿(mào)易聯(lián)系的演進(jìn)狀況。

1.1.2 權(quán)重與貿(mào)易聯(lián)系強(qiáng)度

對(duì)度的研究?jī)H考慮了原油貿(mào)易關(guān)系建立情況，沒(méi)有考慮原油貿(mào)易流量的規(guī)模，當(dāng)前的國(guó)際原油貿(mào)易格局中流量的規(guī)模極不均衡，少數(shù)貿(mào)易聯(lián)系的流量規(guī)模巨大，而絕大多數(shù)貿(mào)易聯(lián)系的流量規(guī)模卻很小，因此，僅對(duì)度進(jìn)行分析不能準(zhǔn)確描述原油貿(mào)易空間格局的結(jié)構(gòu)特征，所以引入了對(duì)貿(mào)易強(qiáng)度的研究。在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校?jié)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度是由權(quán)重來(lái)表示的，則權(quán)重向量W可以表示為：

1.1.3 標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重熵與空間結(jié)構(gòu)的非均質(zhì)性

系統(tǒng)的熵值反映了其所處狀態(tài)的均勻程度，系統(tǒng)的熵值越小，系統(tǒng)越有序，越不均勻；反之系統(tǒng)越無(wú)序，越均勻。在社會(huì)科學(xué)中，熵是被用來(lái)描述、表征系統(tǒng)混亂程度。為了刻畫(huà)原油貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的中貿(mào)易強(qiáng)度均勻程度，本文引入了權(quán)重熵的概念。

權(quán)重熵公式為：

J=-∑ni=1KilnKi（3）

其中Ki為權(quán)重要度，即vi在該國(guó)進(jìn)口原油貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)中的貿(mào)易流量的重要度。表示為：

根據(jù)熵的涵義，熵刻畫(huà)了系統(tǒng)的均質(zhì)程度，當(dāng)系統(tǒng)完全均質(zhì)時(shí)，即Ki=1/N，權(quán)重熵最大，即：Jmax=lnN ；當(dāng)貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)強(qiáng)度集中于一個(gè)國(guó)家時(shí)，空間結(jié)構(gòu)最不均勻，K1=1，Ki=0（i≠1），權(quán)重熵取最小值Jmin=0 。

為了消除進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量不同給權(quán)重熵比較的影響，對(duì)空間結(jié)構(gòu)權(quán)重熵進(jìn)行歸一化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重熵JS，即：

1.2 空間結(jié)構(gòu)相似指數(shù)

本文運(yùn)用借用研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，從進(jìn)口權(quán)重構(gòu)成方面測(cè)算了各國(guó)原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的差異。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似系數(shù)是由聯(lián)合國(guó)工發(fā)組織（UNIDO）國(guó)際工業(yè)研究中心提出的度量方法，用于比較兩個(gè)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似性，現(xiàn)被廣泛用于不同主體構(gòu)成的比較，相似系數(shù)的數(shù)值一般是介于 0 和 1 之間[8]。

該指數(shù)用公式可表述如下：

1.3 數(shù)據(jù)說(shuō)明

在全部石油貿(mào)易中，原油貿(mào)易一直保持在石油貿(mào)易的70%以上，部分年份達(dá)80%以上，因此一般認(rèn)為原油的經(jīng)濟(jì)持續(xù)供給是保障一國(guó)石油安全的關(guān)鍵。基于此，本文選擇原油為標(biāo)的物比較了主要石油進(jìn)口國(guó)的原油貿(mào)易空間格局。

文中的主要原油進(jìn)口國(guó)是來(lái)自全球三大石油消費(fèi)區(qū)域的10個(gè)國(guó)家和地區(qū)，分別為西歐的法國(guó)、德國(guó)、意大利與西班牙、亞洲的中國(guó)、日本、韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣與印度，及北美的美國(guó)。這10個(gè)國(guó)家與地區(qū)的石油消費(fèi)量約占世界石油消費(fèi)總量的70%左右，在世界石油貿(mào)易格局的形成中有著決定性的影響。

研究數(shù)據(jù)來(lái)源于貿(mào)易中心（International Trade Center， ITC）公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。ITC是世界貿(mào)易組織和聯(lián)合國(guó)的聯(lián)合機(jī)構(gòu)。該中心通過(guò)與各國(guó)相關(guān)機(jī)構(gòu)合作，提供各國(guó)的進(jìn)出口數(shù)據(jù)。研究時(shí)段為2002-2011年，由于該中心提供的印度進(jìn)口數(shù)據(jù)是從2006年開(kāi)始的，所以對(duì)于印度的研究時(shí)段是2006-2011年。

2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究結(jié)果及分析

2.1 入度差異

2.1.1 入度值比較

根據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣得各國(guó)入度。總的來(lái)看，美國(guó)是建立的原油進(jìn)口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛的國(guó)家，目前其貿(mào)易空間格局入度基本維持在45以上；其次是印度和中國(guó)，近幾年印度和中國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易空間格局的入度基本維持在42左右；而進(jìn)口原油量排在世界原油進(jìn)口大國(guó)第五位的韓國(guó)則以30位列入度平均值排序的第四位；以后依次是法、德、西班牙、日本、意大利和中國(guó)臺(tái)灣。從時(shí)間序列上看，印度是入度增長(zhǎng)最快的國(guó)家。2006年，印度僅從28個(gè)國(guó)家進(jìn)口原油，而2009年其貿(mào)易空間格局的入度值則擴(kuò)張到45，此后則在42左右徘徊；德與西班牙的入度有緩慢上漲，而韓、法和中國(guó)臺(tái)灣則有一定的下降，其他國(guó)家與地區(qū)的入度僅在不同年份發(fā)生小幅波動(dòng)，而沒(méi)有明顯上漲或下降趨勢(shì)，見(jiàn)表1。

2.1.2 入度的空間分布比較

觀察各國(guó)入度，可以看出各國(guó)入度的區(qū)域分布具有一定的規(guī)律性。

第一，本區(qū)域是區(qū)域內(nèi)各國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛源地之一。這一規(guī)律在東亞之于日本、中國(guó)與韓國(guó)，西歐四國(guó)之于西歐，美國(guó)之于美洲都有相同的體現(xiàn)。

第二，中東、非洲與前蘇聯(lián)是各國(guó)主要的進(jìn)口來(lái)源區(qū)域。資源稟賦決定了基本的供給地格局。

第三，中、美為在世界范圍內(nèi)建立進(jìn)口貿(mào)易聯(lián)系的國(guó)家。與法、德、日、韓等國(guó)與地區(qū)不同，中、美進(jìn)口原油空間格局的入度區(qū)域分布較為廣泛。中、美在非洲、中東、前蘇聯(lián)地區(qū)與西歐均有一定數(shù)量的進(jìn)口來(lái)源地。

2.2 貿(mào)易聯(lián)系強(qiáng)度差異

2.2.1 權(quán)重值比較

對(duì)貿(mào)易聯(lián)系的比較主要依據(jù)總權(quán)重與平均權(quán)重，權(quán)重呈現(xiàn)了各國(guó)與各自貿(mào)易伙伴間的貿(mào)易聯(lián)系強(qiáng)度。

與平均貿(mào)易聯(lián)系強(qiáng)度相差懸殊。權(quán)重最高的是美國(guó)。其次是中國(guó)、日本、與印度等國(guó)。平均權(quán)重最高的是美國(guó)、日本與中國(guó)，其他國(guó)家相差不是太大。從時(shí)間序列上看，中國(guó)的平均權(quán)重上漲最為明顯，韓國(guó)也有一定的上升，但升幅小于中國(guó)；美國(guó)與德國(guó)有一定的下降，其他國(guó)家變化不大。

2.2.2 權(quán)重的空間分布

根據(jù)進(jìn)口數(shù)量的區(qū)域分布情況看，中國(guó)臺(tái)灣、韓國(guó)、日本與印度的進(jìn)口來(lái)源主要集中在中東地區(qū)，美國(guó)的原油則主要由中東、美洲與非洲國(guó)家供給，而法、德、意大利與西班牙的原油主要來(lái)自于非洲、前蘇聯(lián)與中東。且各國(guó)原油進(jìn)口區(qū)域構(gòu)成比例不同年份間變化不大，所以將各國(guó)自不同區(qū)域的進(jìn)口量取年度平均值，見(jiàn)圖1。

圖1 主要原油進(jìn)口國(guó)（地區(qū)）進(jìn)口量區(qū)域構(gòu)成

Fig.1 Regional distribution of crude oil import the main

crude oil importing nations

2.3 空間格局均質(zhì)化程度差異

從前面對(duì)入度及權(quán)重的分析結(jié)果可以看出，各國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易空間格局是非均質(zhì)的，所以本文利用權(quán)重熵測(cè)度了各國(guó)貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的均質(zhì)性，見(jiàn)表2。

良好的區(qū)位環(huán)境造就了法國(guó)、西班牙與意大利貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)的均質(zhì)性，而對(duì)美國(guó)來(lái)說(shuō)，盡管其進(jìn)口貿(mào)易定位于全球，但北美是其重要的進(jìn)口來(lái)源，這也使美國(guó)空間格局具有有序性特征。在亞太的消費(fèi)大國(guó)與地區(qū)中，韓國(guó)與日本更青睞于石油資源豐富、且運(yùn)輸距離較近的中東地區(qū)，盡管這幾個(gè)經(jīng)濟(jì)體都有多元化的傾向，但韓日試圖建立的是中東為主體的多元化貿(mào)易格局，而非實(shí)現(xiàn)原油貿(mào)易空間格局的均質(zhì)化。而對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，盡管與日本、韓國(guó)地理位置相近，貿(mào)易通道也非常相似，但貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)卻存在著巨大的差異。多元化戰(zhàn)略在中國(guó)原油貿(mào)易空間格局中的決定性作用凸顯。同時(shí)，從德國(guó)的貿(mào)易格局中，也可以看出，其在選擇貿(mào)易伙伴時(shí)更傾向于近域或通道條件較好的國(guó)家與區(qū)域。而非像所有的出口國(guó)伸出橄欖枝。總的來(lái)看，中國(guó)進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量與均質(zhì)化程度均較高。而盡管美國(guó)在進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量上與中國(guó)媲美，但美國(guó)的進(jìn)口量卻向南北美與西非集中，所以其空間結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)性要優(yōu)于中國(guó)。

3 區(qū)域結(jié)構(gòu)的相似性測(cè)度及分析

從圖1中可以看出，部分國(guó)家間區(qū)域構(gòu)成相似性明顯。根據(jù)結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)，測(cè)算得各國(guó)原油貿(mào)易空間格局構(gòu)成的相似系數(shù)（見(jiàn)表3）。當(dāng)然相似系數(shù)也是國(guó)家間差異程度的測(cè)度指標(biāo)。

根據(jù)原油進(jìn)口國(guó)進(jìn)口區(qū)域結(jié)構(gòu)相似系數(shù)，可以看出韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣、日本與印度，意大利與西班牙，中國(guó)與意大利，德國(guó)與法國(guó)，中國(guó)與西班牙等幾組最為相似。

3.1 日、韓、中國(guó)臺(tái)灣、印度與中國(guó)區(qū)位相近，空間結(jié)構(gòu)相似度不同

雖具相似貿(mào)易區(qū)位，但在相似性分析中可以看出中國(guó)

的原油進(jìn)口空間結(jié)構(gòu)與日本、韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣及印度不同。日本、韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣與印度的進(jìn)口原油主要來(lái)自中東地區(qū)，來(lái)自中東的原油基本為韓、日與中國(guó)臺(tái)灣進(jìn)口量的80%-90%之間，其次為亞洲與非洲。印度的進(jìn)口原油中也有70%左右來(lái)自中東，其他部分主要來(lái)自亞太。而在中國(guó)的進(jìn)口原油中，來(lái)自中東的原油不足50%，其次為非洲，來(lái)自非洲的原油約占中國(guó)進(jìn)口原油的30%，最后是亞洲其他國(guó)家。從原油的進(jìn)口來(lái)源地域上看，中國(guó)原油進(jìn)口輸油距離明顯高于日本、韓國(guó)、中國(guó)臺(tái)灣與印度。

3.2 中國(guó)與意大利和西班牙貿(mào)易區(qū)位差異大，但進(jìn)口空間結(jié)構(gòu)相似

從相似系數(shù)看，與中國(guó)進(jìn)口區(qū)域結(jié)構(gòu)最為相似的是意大利與西班牙，意大利和西班牙國(guó)家建立進(jìn)口貿(mào)易聯(lián)系最廣泛的區(qū)域均為非洲，中東與前蘇聯(lián)地區(qū)。意大利與西班牙自非洲進(jìn)口原油有著明顯的地緣優(yōu)勢(shì)，尤其意大利自非洲的進(jìn)口來(lái)源國(guó)主要集中在北非，其距離與運(yùn)輸通道優(yōu)勢(shì)不言而喻。同時(shí)，來(lái)自中東的石油則可經(jīng)紅海進(jìn)入地中海，或是通過(guò)中東地區(qū)管網(wǎng)直接運(yùn)至地中海沿岸裝船后，運(yùn)抵意大利。而前蘇聯(lián)地區(qū)的原油則可在黑海裝船經(jīng)博斯普魯斯海峽運(yùn)往地中海至意大利，或在由管道運(yùn)輸至地中海沿岸裝船運(yùn)抵意大利。所以從貿(mào)易區(qū)位角度，意大利在進(jìn)口中東、非洲，或是前蘇聯(lián)地區(qū)原油方面都有很好的貿(mào)易區(qū)位優(yōu)勢(shì)。石油安全壓力致使的多元化選擇是中國(guó)不斷擴(kuò)張自非洲的石油進(jìn)口，進(jìn)而導(dǎo)致了中國(guó)與意大利和西班牙的空間格局相似，貿(mào)易格局重心外移明顯。

一般來(lái)說(shuō)，距離與運(yùn)輸成本的呈正相關(guān)關(guān)系。Portes and Rey運(yùn)用引力模型研究發(fā)現(xiàn)，距離意味著信息不對(duì)稱(chēng)，是跨境實(shí)物貿(mào)易的最大障礙[9]在其他條件相同的情況下，離資源輸出地越近的區(qū)域，越容易從資源輸出地調(diào)入資源。且空間距離的增加不僅增加運(yùn)輸成本，也增加了社會(huì)與時(shí)間成本。艾薩德認(rèn)為：“……作為權(quán)益的處理方法，在將生產(chǎn)者相互分離時(shí)，運(yùn)輸成本和空間成本的特殊效應(yīng)就必須被考慮到。它是如此重要，以致于無(wú)法通過(guò)暗含的方式加以回避”[10] 。

3.3 德、法、意、西同為歐州國(guó)家，但空間結(jié)構(gòu)不同

雖均為西歐國(guó)家，但貿(mào)易區(qū)位卻存在顯著差異，因而各國(guó)的貿(mào)易結(jié)構(gòu)也不盡相同。其中最為相似的是意大利與西班牙。同為地中海沿岸國(guó)家使其更容易或更經(jīng)濟(jì)地獲得西非與北非的原油，中東石油也較容易經(jīng)地中海運(yùn)往這兩個(gè)國(guó)家。當(dāng)然法國(guó)也為地中海沿岸國(guó)家，但是相對(duì)于西非，法國(guó)進(jìn)口北海原油更經(jīng)濟(jì)。所以在各自的進(jìn)口量構(gòu)成中可以看出，意大利與西班牙最大的原油進(jìn)口來(lái)源地均為非洲，自非洲進(jìn)口原油約占意大利和西班牙進(jìn)口原油的近40%；其次為中東。而法國(guó)的原油主要來(lái)源于中東、非洲、中東與西歐，幾乎各占1/4。顯然法國(guó)與意大利和西班牙不同。德國(guó)進(jìn)口原油70%以上源于前蘇聯(lián)和西歐，來(lái)自中東的原油僅占其全部進(jìn)口原油的5%-10%之間。德國(guó)為非地中海國(guó)家，因此缺乏利用非洲進(jìn)口石油的地理優(yōu)勢(shì)，同樣中東石油運(yùn)往德國(guó)同樣缺乏通道與地緣優(yōu)勢(shì)。然而德國(guó)歷來(lái)是俄石油出口大戶(hù)，在俄德原油貿(mào)易中友誼管道起著不可估量的作用；德自西歐的原油大部分出自北海油田，所以說(shuō)歐洲進(jìn)口大國(guó)的貿(mào)易地域構(gòu)成也彰顯了原油貿(mào)易區(qū)位條件的決定性作用。

4 結(jié) 論

以上對(duì)各國(guó)原油進(jìn)口貿(mào)易的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與空間結(jié)構(gòu)差異進(jìn)行了比較研究，研究結(jié)果表明除中國(guó)外，其他進(jìn)口大國(guó)的進(jìn)口地域選擇中區(qū)位條件是決定性因素，具體如下：

4.1 進(jìn)口國(guó)原油貿(mào)易空間格局差別顯著，區(qū)位條件是差異形成的根源之一

無(wú)論是入度、權(quán)重的空間分布，還是熵值比較均表明，各國(guó)的進(jìn)口空間結(jié)構(gòu)存在明顯差異。相較于中國(guó)，美國(guó)、日本、德國(guó)與韓國(guó)的原油貿(mào)易空間格局更具有序性，有序性使得這些國(guó)家的貿(mào)易空間結(jié)構(gòu)更經(jīng)濟(jì)。而在較高原油貿(mào)易空間格局均質(zhì)性的國(guó)家中，法國(guó)、西班牙與意大利的原油貿(mào)易空間均質(zhì)性源于各自的地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)；

4.2 部分國(guó)家進(jìn)口地域結(jié)構(gòu)相似，區(qū)位條件是相似根本原因

大多數(shù)相似系數(shù)顯示相近的地理位置與相似的石油貿(mào)易運(yùn)輸區(qū)位條件是原油進(jìn)口大國(guó)進(jìn)口地域結(jié)構(gòu)相似的前提，如意大利和西班牙，韓國(guó)、日本、印度與中國(guó)臺(tái)灣，及法國(guó)與德國(guó)。

4.3 多元化戰(zhàn)略降低了中國(guó)進(jìn)口空間格局的經(jīng)濟(jì)性，且無(wú)益于解決貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)

其他進(jìn)口大國(guó)的源地結(jié)構(gòu)的分析表明這些國(guó)家在選擇貿(mào)易伙伴時(shí)更傾向于近域或通道條件較好的國(guó)家與區(qū)域。所以這些國(guó)家的進(jìn)口來(lái)源國(guó)數(shù)量小，貿(mào)易地域相對(duì)集中度較高。相比之下，中國(guó)進(jìn)口多元化與進(jìn)口強(qiáng)度增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯；顯然中國(guó)原油貿(mào)易空間格局的高均質(zhì)化源于多元化戰(zhàn)略，而非良好的貿(mào)易區(qū)位；多元化戰(zhàn)略致使北非與西非國(guó)家成為中國(guó)原油進(jìn)口源地，進(jìn)而導(dǎo)致貿(mào)易區(qū)位相距甚遠(yuǎn)的中國(guó)與意大利和西班牙原油進(jìn)口貿(mào)易格局的相似，中國(guó)原油貿(mào)易空間格局的重心外移，經(jīng)濟(jì)性下降，同時(shí)，多元化進(jìn)程中，中國(guó)進(jìn)口原油依舊來(lái)自較動(dòng)蕩區(qū)域，源地多元化并沒(méi)有達(dá)到有效解決進(jìn)口來(lái)源地風(fēng)險(xiǎn)的目的；且分散了源地風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，多元化戰(zhàn)略也增加了發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件的機(jī)率；也無(wú)益于改變80%的進(jìn)口原油通過(guò)馬六甲進(jìn)入中國(guó)的困局。

總的來(lái)看，與其他國(guó)家的經(jīng)濟(jì)性追求不同，中國(guó)原油進(jìn)口多元化進(jìn)程中，客觀上實(shí)行了以犧牲經(jīng)濟(jì)性換取石油供給的持續(xù)性的策略，而石油安全要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是經(jīng)濟(jì)而且持續(xù)的石油供給，單純追求持續(xù)性則有悖于安全供給的初衷，且就當(dāng)前的國(guó)際原油市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制看，分散風(fēng)險(xiǎn)成本過(guò)高意義并不大。所以調(diào)整原油進(jìn)口空間結(jié)構(gòu)，使之更具經(jīng)濟(jì)性是必要的。

參考文獻(xiàn)（References）

[1]

段進(jìn)軍.從地緣政治角度論冷戰(zhàn)后資源的戰(zhàn)略地位：以石油和水資源為例[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2000，19 （2）：181-186.[Duan Jinjun. Expounding Strategy of Resources after the Cold War from the Angle of the Geopolitics[J]. Progress in Geography， 2000， 19 （2）：181-186.]

[2]徐小杰.新世紀(jì)的油氣地緣政治：中國(guó)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，1988：24-27.[Xu Xiaojie. Petroleum and Natural Gas Geopolitics in the New Century：China Facing the Opportunity and Challenge [M].Beijing： Social Sciences Academic Press， 1988.24-27.]

[3]賈文龍.世界石油供應(yīng)格局演變及價(jià)格走勢(shì)分析[J].中國(guó)國(guó)土資源經(jīng)濟(jì)，2007，（5）：4-6.[Jia Wenlong. Analysis on the Evolution of Supply Pattern and the Tendency of Price Concerning World Oil[J]. Natural Resource Economics of China， 2007，（5）：4-6.]

[4]Morgenthau H J. Politics among Nations： The Struggle for Power and Peace [M]. New York：McGraw Hill，Inc.1985：130-143.

[5]程淑佳，王肇鈞.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論下世界原油貿(mào)易空間格局演進(jìn)研究[J].地理科學(xué)， 2011，（11）：1342-1347.[Cheng Shujia，Wang Zhaojun. Evolution of Spatial Pattern of World Crude Oil Trade Based on Complicated Network Theory[J]. Scientia Geographica Sinica， 2011，（11）：1342- 1347.]

[6]劉寶全.國(guó)際貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)測(cè)度與演化研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2007：56[Liu Baoquan. Research on Measurement and Evolution of World Trade Network[D].Shanghai： Shanghai Jiao Tong University， 2007：56.]

[7]Newman M E J，Watts D J. Renormalization Group Analysis of the Smallworld Network Model[J].Physics Letters A.1999， 263：341-346.

[8]張?jiān)埔?吉林省中部核心地帶產(chǎn)業(yè)整合研究[D].長(zhǎng)春：東北師范大學(xué)，2006：32.[Zhang Yunyi. Study on Industrial Integration and Its Countermeasure Based on the Nuclear Region of Jilin Province[D].Changchun： Northeast Normal University， 2006：32.]

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文4

〔關(guān)鍵詞〕復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；微博用戶(hù)；行為；小世界特性；關(guān)注；非均勻網(wǎng)絡(luò)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.09.007

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G202〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2013）09-0035-09

伴隨著移動(dòng)通信技術(shù)的不斷發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)日趨成熟，為微博的發(fā)展提供了發(fā)展契機(jī)。Twitter是產(chǎn)生最早的微博，據(jù)Semiocast的數(shù)據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，截至2012年12月，Twitter用戶(hù)數(shù)達(dá)到517億，成為僅次于Facebook的全球第二大社交網(wǎng)站，其中141億美國(guó)用戶(hù)；2012年6月，Twitter用戶(hù)一共消息1058億條[1]，這個(gè)信息量是任何一家媒體，無(wú)論是傳統(tǒng)媒體還是網(wǎng)絡(luò)媒體，都無(wú)法企及的。目前國(guó)內(nèi)較具代表性的微博主要以門(mén)戶(hù)網(wǎng)站為主，如新浪微博、騰訊微博、人民網(wǎng)微博等，它們依靠網(wǎng)站自身的影響力與巨大的用戶(hù)群，幾乎占據(jù)了微博的全部用戶(hù)，有著較大的影響力。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心的最新報(bào)告，2012年12月底，我國(guó)微博用戶(hù)規(guī)模為309億，其中手機(jī)微博用戶(hù)規(guī)模達(dá)到202億，手機(jī)成為微博用戶(hù)的首選終端，微博逐漸移動(dòng)化發(fā)展[2]。

自2005年Twitter出現(xiàn)后，學(xué)術(shù)界關(guān)于微博行為的研究的不斷增加，對(duì)于用戶(hù)行為、用戶(hù)關(guān)系、用戶(hù)興趣等都進(jìn)行了較為深入的研究，也取得了較多成果。麥田（2009）認(rèn)為，以Twitter為代表的微博信息平臺(tái)能夠成功的主要原因有：可迅速的內(nèi)容，可迅速的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)以及病毒式的信息傳播[3]。所以，微博自身的信息傳播模式的便利性與快捷性對(duì)于用戶(hù)來(lái)說(shuō)吸引力是極大的。彭蘭教授在《微博發(fā)展的動(dòng)力》（2009）中指出，微博的發(fā)展除了來(lái)自微博形式的自動(dòng)力外，還有來(lái)自微博用戶(hù)需求的拉動(dòng)力和微博社會(huì)功能的主動(dòng)力[4]。實(shí)踐方面，主要研究微博用戶(hù)行為的動(dòng)機(jī)，以及其對(duì)微博用戶(hù)行為的影響程度，在此基礎(chǔ)上對(duì)微博用戶(hù)行為的表現(xiàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及微博用戶(hù)行為對(duì)興趣構(gòu)成和購(gòu)買(mǎi)行為的影響；理論方面，主要運(yùn)用相關(guān)的理論基礎(chǔ)來(lái)解釋微博用戶(hù)行為，并通過(guò)一些實(shí)證研究對(duì)用戶(hù)行為的具體表征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的理論研究微博是近年來(lái)的一個(gè)熱點(diǎn)，它能夠較好的解釋微博用戶(hù)的信息、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為所呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，也可以從中挖掘出關(guān)鍵用戶(hù)，可以較好的反映出用戶(hù)之間的關(guān)系，并對(duì)用戶(hù)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。李林紅和李榮榮認(rèn)為，新浪微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)自組織系統(tǒng)，從整體網(wǎng)絡(luò)、個(gè)體網(wǎng)絡(luò)、小團(tuán)體、小世界效應(yīng)構(gòu)建模型，通過(guò)實(shí)證研究考慮用戶(hù)在信息“、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、@、回復(fù)”之間的關(guān)系，認(rèn)為微博中存在自組織行為，通常整體的自組織現(xiàn)象弱，局部明顯，而且這種關(guān)系的形成往往依據(jù)用戶(hù)角度的不同，形成的自組織網(wǎng)的凝聚力也是不同的[5]。易蘭麗（2012）利用人類(lèi)動(dòng)力學(xué)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，從網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的角度出發(fā)，對(duì)用戶(hù)的信息、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，了解三者之間的關(guān)系，并建立用戶(hù)信息評(píng)論模型和興趣驅(qū)動(dòng)模型，對(duì)微博用戶(hù)的行為做了較詳細(xì)的分析[6]。

從以上的分析可以看出，研究者主要是通過(guò)直觀的靜態(tài)分布的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)表現(xiàn)用戶(hù)在關(guān)注、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)方面的特征，大多是從數(shù)學(xué)和技術(shù)方面考慮，較少地考慮社會(huì)因素和用戶(hù)因素。本文以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的基本統(tǒng)計(jì)特性為基礎(chǔ)，以新浪微博為例，通過(guò)抓取相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行處理分析，對(duì)微博用戶(hù)的關(guān)注行為和轉(zhuǎn)發(fā)評(píng)論行為的網(wǎng)絡(luò)特性進(jìn)行分析，提出微博網(wǎng)絡(luò)是典型的小世界網(wǎng)絡(luò)；微博網(wǎng)絡(luò)較為稀疏，但也存在部分密集的社群，即微博群體；微博網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)不均勻的網(wǎng)絡(luò)，在信息傳播與分享方面存在較大的信息不對(duì)稱(chēng)。

1數(shù)據(jù)獲取與處理

通過(guò)新浪微博的最新數(shù)據(jù)報(bào)告可知，目前新浪微博的用戶(hù)已超過(guò)4億，同時(shí)在騰訊微博、人民網(wǎng)微博等平臺(tái)上也擁有大量的用戶(hù)；但在用戶(hù)總量、活躍用戶(hù)數(shù)量、微博影響力與代表性方面，新浪微博有著顯著的優(yōu)勢(shì)。所以本文選取新浪微博中的數(shù)據(jù)作為研究樣本，以期能夠較好的反映微博的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性，完整地呈現(xiàn)微博用戶(hù)行為的基本特性。

目前獲取微博中的數(shù)據(jù)有兩大主流方式：一是通過(guò)新浪微博開(kāi)放端口，利用API平臺(tái)獲取。這種方式獲取較為簡(jiǎn)潔、方便、高效，便是數(shù)據(jù)數(shù)量有一定的限制；二是網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。通過(guò)設(shè)定的URL地址，按照一定的爬行策略抓取信息，這種方式獲取的信息數(shù)量大且全，但是較為繁瑣，且效率低，后期數(shù)據(jù)處理難度也較大。所以本文通過(guò)新浪的API平臺(tái)抓取數(shù)據(jù)。

本文采用滾雪球抽樣的方法，選中其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)，對(duì)其粉絲的信息進(jìn)行抓取，再對(duì)粉絲的粉絲信息抓取，持續(xù)若干輪，共獲取節(jié)點(diǎn)信息65 536個(gè)、100萬(wàn)余條用戶(hù)關(guān)系信息、10萬(wàn)條微博信息等。抓取的用戶(hù)信息內(nèi)容主要包括：用戶(hù)ID、昵稱(chēng)、姓名、省、市、地區(qū)，個(gè)人描述、URL、圖像URL、性別、粉絲數(shù)、關(guān)注數(shù)、收藏?cái)?shù)、創(chuàng)建時(shí)間、是否加V、是否允許定位等用戶(hù)的基本信息，用戶(hù)評(píng)論信息主要包括：評(píng)論ID、評(píng)論內(nèi)容、來(lái)源URL、方式、時(shí)間、者ID、評(píng)論者ID等基本信息。微博內(nèi)容信息主要包括：內(nèi)容ID、創(chuàng)建時(shí)間、具體內(nèi)容、來(lái)源URL、方式、收藏?cái)?shù)、時(shí)間、者ID等基本信息。以這種方式獲取的微博數(shù)據(jù)使一些孤立的節(jié)點(diǎn)和“僵尸粉”也被囊括其中，使得網(wǎng)絡(luò)密度可能較稀疏；但在很大程度上反映了微博的整體特性，無(wú)論是活躍用戶(hù)，還是僵尸粉，都是分析數(shù)據(jù)的組成部分。

在進(jìn)行實(shí)際分析的過(guò)程中，為了確保分析的準(zhǔn)確性和真實(shí)性，剔除無(wú)效信息后，對(duì)獲取的64 961條信息進(jìn)行基本分析。在數(shù)據(jù)庫(kù)中，選取1 021個(gè)關(guān)注信息，組成關(guān)注矩陣，對(duì)其關(guān)注行為進(jìn)行分析；提取1123*386的微博評(píng)論矩陣和1122*537的微博轉(zhuǎn)發(fā)矩陣，對(duì)微博用戶(hù)的評(píng)論轉(zhuǎn)發(fā)行為進(jìn)行分析。

2微博用戶(hù)行為的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性

2.1小世界網(wǎng)絡(luò)特性分析

小世界網(wǎng)絡(luò)最基本的特征是有較短的平均路徑長(zhǎng)度和較大的聚類(lèi)系數(shù)。用N表示節(jié)點(diǎn)數(shù)量，dij表示節(jié)點(diǎn)之間的最短距離，那么網(wǎng)絡(luò)平均路徑長(zhǎng)度的計(jì)算公式如下所示：

L=21N（N-1）∑N-11i=1∑N1j=i+1dij

另外，假設(shè)節(jié)點(diǎn)i與其他Ki個(gè)節(jié)點(diǎn)都相連，如果這Ki個(gè)節(jié)點(diǎn)也相互連接，那么它們之間應(yīng)該有Ki（Ki-1）/2條邊；但這Ki個(gè)節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存的邊數(shù)只有Ei，那么二者之比即為聚類(lèi)系數(shù)Ci，用公式表示如下：

Ci=2Ei1Ki（Ki-1）

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文5

關(guān)鍵詞：社團(tuán)結(jié)構(gòu)特征 農(nóng)業(yè)板塊 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 創(chuàng)業(yè)板

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是針對(duì)巨型復(fù)雜系統(tǒng)，通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)系統(tǒng)的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，信息傳播方式進(jìn)行識(shí)別，從而研究系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)特征和動(dòng)態(tài)發(fā)展演變的方法（汪小帆等，2006）。

本文針對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的特點(diǎn)選擇有針對(duì)性的行業(yè)板塊為一個(gè)研究對(duì)象，并選擇具有代表性的階段時(shí)間窗口進(jìn)行分析，期待獲得板塊內(nèi)部更有針對(duì)性的結(jié)果為投資組合的選擇提供信息支持。

農(nóng)業(yè)板塊復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

本文選擇中國(guó)A股市場(chǎng)的農(nóng)業(yè)板塊作為研究對(duì)象。農(nóng)業(yè)板塊涉及農(nóng)林牧副漁等行業(yè)屬于國(guó)計(jì)民生產(chǎn)業(yè)，受到到國(guó)家政策支持，且行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀相對(duì)穩(wěn)定，適合進(jìn)行行業(yè)結(jié)構(gòu)分析。本研究選擇通信達(dá)軟件對(duì)板塊的分類(lèi)為標(biāo)準(zhǔn)，取其中農(nóng)業(yè)板塊包含的60只股票為元素。為保證行業(yè)結(jié)構(gòu)分析的準(zhǔn)確性本文選取兩個(gè)時(shí)間窗口自2002年7月到2012年7月的長(zhǎng)期時(shí)間窗口和以創(chuàng)業(yè)板發(fā)行為起點(diǎn)的短期期間窗口即2009年10月30日到2012年7月（受停牌和上市交易影響個(gè)股除外），以每個(gè)交易日的除權(quán)價(jià)格為研究對(duì)象。全文的數(shù)據(jù)處理通過(guò)R軟件中igraph包，state4包，network包等軟件工具按上述模型生成過(guò)程編程處理完成。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建主要需要兩個(gè)重要元素即網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和各節(jié)點(diǎn)之間的邊（line）。在板塊網(wǎng)絡(luò)模型之中，板塊中的各個(gè)股票元素就是G（N，L）中的邊（N）而各元素之間的相關(guān)系數(shù)就形成了股票之間的聯(lián)系即網(wǎng)絡(luò)中的連線（L）。所以板塊復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模一般有三個(gè)過(guò)程：首先，確定板塊中各個(gè)參與元素，確定節(jié)點(diǎn)。其次，選擇元素相關(guān)系數(shù)指標(biāo)（本文為農(nóng)業(yè)板塊價(jià)格波動(dòng)率），計(jì)算指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)，得到相關(guān)系數(shù)鏈接矩陣。再次，選擇不同的閥值對(duì)鏈接矩陣進(jìn)行噪音過(guò)濾，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的強(qiáng)聯(lián)系從而形成固定的鏈接矩陣構(gòu)造復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。

假設(shè)在板塊中包含N只股票（即有N個(gè)節(jié)點(diǎn)），第i只股票在T時(shí)刻的價(jià)格為pi（t），則在觀測(cè)期[t0，t0+T]內(nèi)任意時(shí)點(diǎn)t1可以得到該時(shí)刻的該股票價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率為：

ri（t1）=lnpi（t1）-lnpi（t1-t） （1）

這樣根據(jù)觀測(cè)期的長(zhǎng)短每只股票都可以形成一個(gè)波動(dòng)序列Li，通過(guò)對(duì)T和t的控制我們可以選擇波動(dòng)率的長(zhǎng)短周期，形成不同尺度的波動(dòng)率網(wǎng)絡(luò)，本文選擇連續(xù)的波動(dòng)收益進(jìn)行研究。得到波動(dòng)序列Li之后，可以對(duì)波動(dòng)序列進(jìn)行同時(shí)間段的匹配，從而為計(jì)算相關(guān)系數(shù)提供統(tǒng)一的時(shí)間窗口：

（2）

上式表明對(duì)股票i和股票j的波動(dòng)序列進(jìn)行時(shí)間匹配，得到兩只股票同時(shí)交易時(shí)的交易序列數(shù)據(jù)。然后，通過(guò)配對(duì)的交易序列對(duì)股票i和股票j進(jìn)行相關(guān)分析：

（3）

其中，-1

（4）

得到網(wǎng)絡(luò)鏈接矩陣之后，本文將通過(guò)閥值法過(guò)濾弱聯(lián)系形成最終的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型Gθ（N，L）：

（5）

Gθ（N，L）由0，1組成，為無(wú)向無(wú)權(quán)網(wǎng)絡(luò)。下文中如無(wú)特殊說(shuō)明GLθ（N，L）代表長(zhǎng)期價(jià)格波動(dòng)網(wǎng)，GSθ（N，L）代表以創(chuàng)業(yè)板為時(shí)間窗口的短期價(jià)格波動(dòng)網(wǎng)。

農(nóng)業(yè)板塊網(wǎng)絡(luò)模型社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析

（一）農(nóng)業(yè)板塊模型基本特征

基于模型的統(tǒng)計(jì)模擬結(jié)果，本文使用0.58為閥值控制網(wǎng)絡(luò)噪音最終生成農(nóng)業(yè)板塊價(jià)格波動(dòng)網(wǎng)絡(luò)GLθ（N，L）。通過(guò)對(duì)模型網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)分析和與已有股市網(wǎng)絡(luò)研究的統(tǒng)計(jì)結(jié)果比對(duì)（見(jiàn)表1）可得到農(nóng)業(yè)板塊模型的以下特征：

第一，長(zhǎng)短期時(shí)間窗口形成的網(wǎng)絡(luò)模型基本統(tǒng)計(jì)特征保持相對(duì)的穩(wěn)定性都具有較小的平均最短路徑和較大的平均度、聚類(lèi)系數(shù)和冪律擬合值。

第二，不同時(shí)間窗口上農(nóng)業(yè)板塊呈現(xiàn)出極小的平均最短路徑分別為2.29及1.64，而其聚類(lèi)系數(shù)分別為0.65和0.60遠(yuǎn)大于同等規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，且與其它研究中大盤(pán)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出一致的平均最短路徑和聚類(lèi)系數(shù)特征，所以農(nóng)業(yè)板塊呈現(xiàn)出典型的“小世界”特征。

第三，農(nóng)業(yè)板塊在設(shè)定閥值之下兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的度分布呈現(xiàn)出較好的冪律性質(zhì)，冪律擬合值為-1.98和-1.76。且網(wǎng)絡(luò)的平均度高達(dá)8.77和6.4，網(wǎng)絡(luò)最大度分別為22和16，最大度遠(yuǎn)高于平均度，證明板塊內(nèi)部各要素有強(qiáng)烈的信息傳播特征且網(wǎng)絡(luò)中存在少數(shù)權(quán)重節(jié)點(diǎn)對(duì)板塊有重要影響，所以農(nóng)業(yè)板塊呈現(xiàn)出顯著的“無(wú)標(biāo)度”特征。

（二）板塊社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分

為了認(rèn)清板塊內(nèi)部各股票之間的關(guān)系，區(qū)分同類(lèi)股票在板塊類(lèi)所組成的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，本文運(yùn)用隨機(jī)漫步法對(duì)GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)分析，這里的社團(tuán)是指在網(wǎng)絡(luò)中聯(lián)系較為緊密的群組，而隨機(jī)漫步法是根據(jù)隨機(jī)漫步理論在不同的步長(zhǎng)閥值下對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)的方法，具有較好的搜尋效果。

表2對(duì)GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)進(jìn)行了劃分，剔除少量異常社團(tuán)后可以看出：第一，長(zhǎng)周期農(nóng)業(yè)板塊形成了幾個(gè)較為緊密的社團(tuán)，其中大量股票集中于一個(gè)社團(tuán)（二）說(shuō)明板塊內(nèi)部的聯(lián)系緊密程度高，這與農(nóng)業(yè)板塊的特征一致。第二，表2中黑體部分為創(chuàng)業(yè)板股票，板塊（一）、（三）、（五）、（六）都獨(dú)立形成社團(tuán)且與大量常規(guī)股票劃分在不同社團(tuán)區(qū)，這說(shuō)明在GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)業(yè)板股票明顯分離于大盤(pán)股票之外，這表現(xiàn)出農(nóng)業(yè)板塊的價(jià)格波動(dòng)在這兩個(gè)領(lǐng)域有不同的特點(diǎn)。第三，GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)之中林業(yè)行業(yè)的股票都在本農(nóng)業(yè)板塊中獨(dú)成體系，這說(shuō)明林業(yè)行業(yè)的股票波動(dòng)在板塊內(nèi)部自成特征。

由于如果單采用中長(zhǎng)周期的時(shí)間閥值，可能造成板塊中創(chuàng)業(yè)板股票由于觀測(cè)樣本與整個(gè)板塊的時(shí)間周期差異而造成結(jié)果偏誤，所以本文分階段選擇農(nóng)業(yè)板塊第一支創(chuàng)業(yè)板股票上市為時(shí)間周期，按照先前的分析方法再次對(duì)板塊價(jià)格波動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)劃分，結(jié)果如表3所示。

在這個(gè)GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)中，板塊表現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性，通過(guò)圖1中的對(duì)比也可以發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)板塊在長(zhǎng)短周期呈現(xiàn)出一定的穩(wěn)定性。雖然板塊內(nèi)個(gè)股社團(tuán)結(jié)構(gòu)有一定變化，但創(chuàng)業(yè)板股票在板塊內(nèi)仍表現(xiàn)出較高的獨(dú)立性，且在該時(shí)期聯(lián)系更為緊密，這說(shuō)明在短周期內(nèi)創(chuàng)業(yè)板塊的價(jià)格波動(dòng)聯(lián)系更為密切且自成體系見(jiàn)社團(tuán)（一）。GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)中林業(yè)股也同樣存在著相同的異質(zhì)性，且創(chuàng)業(yè)板中的個(gè)股"福建金森"的加入更加印證了這一特征。短期周期的板塊內(nèi)部細(xì)分更加明顯，且行業(yè)相關(guān)性更強(qiáng)證明了其信息的時(shí)效性更顯著。

（三）板塊社團(tuán)結(jié)構(gòu)分析

在通過(guò)股票經(jīng)濟(jì)信息區(qū)分社團(tuán)特點(diǎn)的情況下，本文對(duì)兩階段的GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)和GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)分別計(jì)算其各社團(tuán)內(nèi)部的平均相關(guān)系數(shù)發(fā)現(xiàn)：首先，GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中林業(yè)類(lèi)股票所在社團(tuán)（七）呈現(xiàn)最高的相關(guān)性，平均相關(guān)系數(shù)為0.721；創(chuàng)業(yè)板社團(tuán)（一）、（三）、（五）、（六）的相關(guān)系數(shù)居中都大于0.6；其它社團(tuán)相關(guān)系數(shù)均小于林業(yè)類(lèi)股票和創(chuàng)業(yè)板塊個(gè)股。其次，GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中同樣林業(yè)類(lèi)股票所在社團(tuán)（五）呈現(xiàn)最高的相關(guān)性，平均相關(guān)系數(shù)為0.756；獨(dú)成體系的創(chuàng)業(yè)板社團(tuán)（一）的相關(guān)系數(shù)居中為0.675；同GLθ（N，L）相同，其它社團(tuán)相關(guān)系數(shù)均小于該兩社團(tuán)。由此可知不同階段的社團(tuán)內(nèi)表現(xiàn)出相同的結(jié)構(gòu)特征，林業(yè)類(lèi)社團(tuán)和創(chuàng)業(yè)板社團(tuán)內(nèi)部股票連接層度較高，其內(nèi)部影響更為集中，聯(lián)系更為緊密，價(jià)格波動(dòng)的傳導(dǎo)強(qiáng)度也更大。此外，再對(duì)GLθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)和GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)中各社團(tuán)之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算可得，創(chuàng)業(yè)板社團(tuán)與其余社團(tuán)之間的平均相關(guān)系數(shù)（分別為0.532和0.612）顯著高于其它社團(tuán)，這說(shuō)明在農(nóng)業(yè)板塊的價(jià)格波動(dòng)當(dāng)中創(chuàng)業(yè)板社團(tuán)起到重要的作用，這可能與創(chuàng)業(yè)板個(gè)股發(fā)行所引起的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)羊群效應(yīng)有關(guān)。且GSθ（N，L）網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)業(yè)板的平均相關(guān)系數(shù)明顯高于GLθ（N，L）板塊，這說(shuō)明，在短周期窗口中創(chuàng)業(yè)板表現(xiàn)出對(duì)板塊更大的影響。因此，關(guān)注板塊內(nèi)創(chuàng)業(yè)板股票的變化會(huì)更好地把握農(nóng)業(yè)板塊的價(jià)格波動(dòng)信息。

綜上，本文研究發(fā)現(xiàn)在長(zhǎng)短周期下農(nóng)業(yè)板塊內(nèi)部創(chuàng)業(yè)板股票、常規(guī)農(nóng)業(yè)股票及林業(yè)個(gè)股具有不同的價(jià)格波動(dòng)特征，并形成了獨(dú)立的社團(tuán)結(jié)構(gòu)；通過(guò)對(duì)社團(tuán)內(nèi)部和之間的平均相關(guān)性進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)了不同階段農(nóng)業(yè)板塊內(nèi)部聯(lián)系最緊密的社團(tuán)和影響強(qiáng)度最大的社團(tuán)。不同時(shí)間窗口的網(wǎng)絡(luò)信息將為投資者的投資組合構(gòu)建提供更好的決策依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析范文6

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò) 路徑分析 資源分配MAPGIS

[中圖分類(lèi)號(hào)]G[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1007-9416(2010)02-0005-02

1 網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

網(wǎng)絡(luò)(network),是指某些線狀要素之間相互連接所構(gòu)成的一種復(fù)雜的模式,在現(xiàn)實(shí)世界中,許多網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),比如道路交通網(wǎng)、電力網(wǎng)、水系網(wǎng)、煤水管網(wǎng)等都可以用它來(lái)進(jìn)行抽象表示,在現(xiàn)實(shí)中,網(wǎng)絡(luò)起到了把資源從一個(gè)地方轉(zhuǎn)移到另一個(gè)地方的作用,比如:車(chē)流的轉(zhuǎn)移、煤氣的分配、水系的匯集等;但在資源的運(yùn)送過(guò)程中會(huì)伴隨著資源消耗、堵塞、減緩的現(xiàn)象,這表明,當(dāng)我們利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行類(lèi)似活動(dòng)時(shí),必須要有一個(gè)合理的機(jī)制,使資源能夠合理高效地進(jìn)行流動(dòng)。

網(wǎng)絡(luò)功能用于模擬那些動(dòng)態(tài)的,難以直接量測(cè)的行為,在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中,現(xiàn)實(shí)的網(wǎng)絡(luò)要素可以通過(guò)一套規(guī)則及數(shù)學(xué)函數(shù)予以表達(dá)。但這個(gè)并不是目的,而是手段,在實(shí)際應(yīng)用中,把網(wǎng)絡(luò)規(guī)則和函數(shù)化,我們就可以用系統(tǒng)工具對(duì)一些關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行基于網(wǎng)絡(luò)的分析和輔助決策,達(dá)到有效利用資源的目的,這個(gè)系統(tǒng)工具一般就是GIS,抽象的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一般就是GIS的一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2 網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模型

面向網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)通常利用數(shù)學(xué)中“圖”(graph)的形式來(lái)模擬,因而可以用圖論的一些理論成果來(lái)解決網(wǎng)絡(luò)分析中的許多問(wèn)題,但GIS中的網(wǎng)絡(luò)又不同于圖論中的“網(wǎng)絡(luò)”,包括:

(1)其網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)具有空間位置的意義;

(2)網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)都可以有權(quán)值,且可以是多重的,比如,網(wǎng)線的正向及逆向阻礙強(qiáng)度、需求、容量等;

(3)結(jié)點(diǎn)可能有轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù);

(4)GIS中的網(wǎng)絡(luò)并不總是有向圖,比如,自來(lái)水管網(wǎng)可作為有向圖表示,但道路網(wǎng)卻可以被看作無(wú)向圖。

網(wǎng)絡(luò)中的基本組成部分和屬性有:

(1),結(jié)點(diǎn)(vi)/結(jié)點(diǎn)集V(G), 其中,V(G)=[v1 v2 …vn]T

網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn),比如:車(chē)站、道路交叉口、港口等,其狀態(tài)屬性包括阻力和需求等,并包括幾種特殊類(lèi)型:

A,站點(diǎn),在路徑選擇中資源增減的結(jié)點(diǎn),如庫(kù)房,車(chē)站等,其屬性為資源需求

B,中心點(diǎn),即接受和分配資源的位置,如商業(yè)中心,水庫(kù)等,其屬性有資源總量、阻力額度等;

C,障礙點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中資源不能通過(guò)的結(jié)點(diǎn)

D,轉(zhuǎn)角點(diǎn),網(wǎng)絡(luò)中分割結(jié)點(diǎn)處,資源可能轉(zhuǎn)向,比如公路上不允許左拐,則構(gòu)成轉(zhuǎn)角點(diǎn)

(2),邊(e)/邊集E(G)=[e1 e2…en]T

網(wǎng)絡(luò)中的邊,如街道、河流、水管等,其狀態(tài)屬性有需求和阻力;

(3),圖,圖是一個(gè)非空的有限結(jié)點(diǎn)和有限邊的集合,可表示為G(V,E)

(4),網(wǎng)絡(luò),表示為D=(V,E,W),其中W為網(wǎng)絡(luò)的權(quán)函數(shù),為其網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)的權(quán)值表示

(5),流,網(wǎng)絡(luò)中任意弧的資源流量,可記為f(aij)-fij

3 空間網(wǎng)絡(luò)分析方法

網(wǎng)絡(luò)分析是在線狀模式的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,線狀要素間的連接形式非常重要,所以在多數(shù)情況下以矢量數(shù)據(jù)格式進(jìn)行實(shí)現(xiàn),在GIS的空間網(wǎng)絡(luò)分析中,其主要目的在于:選擇最佳路徑、選擇最佳資源布局中心等。所謂最佳路徑是指從起始點(diǎn)到終點(diǎn)的最短距離或花費(fèi)最少或途經(jīng)覆蓋最大等的路徑;最佳布局中心位置是指各中心所覆蓋范圍內(nèi)任一點(diǎn)到中心的距離最近或花費(fèi)最少。

3.1 路徑分析(path analysis)

在空間網(wǎng)絡(luò)分析中,路徑問(wèn)題占有重要地位。人們常想在地理空間網(wǎng)絡(luò)中指定的2結(jié)點(diǎn)間是否存在路徑,如果有則希望找出其中最符合要求的路線,如最短、景觀最多等,這種路徑問(wèn)題對(duì)于交通、消防、觀光,信息傳輸?shù)扔兄匾饬x。從網(wǎng)絡(luò)模型的角度看,最佳路徑求解是在指定網(wǎng)絡(luò)2結(jié)點(diǎn)間尋找一條阻礙強(qiáng)度最小的路徑,其產(chǎn)生基于網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)角的阻礙強(qiáng)度。最佳路徑分析的實(shí)現(xiàn)算法有多種,其中常用的有基于單源點(diǎn)的Dijkstra算法和多結(jié)點(diǎn)對(duì)間使用的Floyd算法;另外,也用Prim算法和Kruskal進(jìn)行路徑的連通性分析;

3.2 定位-配置分析(location-allocation analysis)

定位-配置分析是根據(jù)中心地理論框架,通過(guò)對(duì)供給系統(tǒng)和需求系統(tǒng)2者空間行為相互作用的分析,來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置布局的最優(yōu)化。 資源分配是模擬資源如何在中心極其周?chē)木W(wǎng)線、結(jié)點(diǎn)間流動(dòng)的。根據(jù)中心容量以及網(wǎng)線和結(jié)點(diǎn)的需求將網(wǎng)絡(luò)和結(jié)點(diǎn)分配給中心,分配是沿著最佳路徑進(jìn)行的。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)元素被分配給某個(gè)中心時(shí),該中心擁有的資源量就依據(jù)網(wǎng)絡(luò)元素的需求進(jìn)行縮減,當(dāng)中心的資源耗盡,分配就停止。

資源分配網(wǎng)絡(luò)模型有中心點(diǎn)極其狀態(tài)屬性和網(wǎng)絡(luò)組成,分配有2種方式,一種是由分配中心向四周輸出,另一種是由四周向中心集中。

在算法實(shí)現(xiàn)上,包括P-中心問(wèn)題、中心服務(wù)范圍、中心資源分配范圍等,但在實(shí)際應(yīng)用中,由于這些算法計(jì)算量過(guò)大,經(jīng)常用一些啟發(fā)式算法來(lái)逼近或求的最佳效果,比如:Teitz-Bart算法。

4 MAPGIS的網(wǎng)絡(luò)管理

MAPGIS網(wǎng)絡(luò)管理分析子系統(tǒng)為管理各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)提供了方便的手段,我們可以通過(guò)它迅速直觀地構(gòu)建各種網(wǎng)絡(luò)并可以實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)和分析功能,能夠進(jìn)行在實(shí)際應(yīng)用中具有普遍意義和實(shí)用價(jià)值的關(guān)閥搜索、最佳路徑、資源分配等功能,從而可以有效支持緊急情況處理和輔助決策。

MAPGIS網(wǎng)絡(luò)分析子系統(tǒng)由2大模塊組成:網(wǎng)絡(luò)編輯模塊:用來(lái)建立網(wǎng)絡(luò)和錄入數(shù)據(jù);網(wǎng)絡(luò)分析模塊:用于數(shù)據(jù)查詢(xún)、輸出以及空間網(wǎng)絡(luò)分析和輔助決策,在這一模塊中不能改動(dòng)關(guān)鍵數(shù)據(jù)。

在網(wǎng)絡(luò)編輯模塊,可以通過(guò)3種方法輸入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù):手工輸入,通過(guò)MAPGIS線文件轉(zhuǎn)換以及通過(guò)外業(yè)探測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)建庫(kù),不管用哪一種方法,在該系統(tǒng)中都可以對(duì)生成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的編輯,比如:對(duì)網(wǎng)線的編輯,包括網(wǎng)線的添加,刪減,移動(dòng),轉(zhuǎn)向,加、減點(diǎn),線的參數(shù)設(shè)置以及網(wǎng)線屬性結(jié)構(gòu)和屬性的編輯;對(duì)結(jié)點(diǎn)的編輯,包括結(jié)點(diǎn)的加減,移動(dòng),屬性結(jié)構(gòu)、屬性?xún)?nèi)容的編輯以及結(jié)點(diǎn)參數(shù)的設(shè)置等;對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體的平差,轉(zhuǎn)換等。

該模塊在使用中比較直觀,操作方式與輸入子系統(tǒng)基本保持一樣,但個(gè)別窗口操作方式不太好用,甚至無(wú)法實(shí)現(xiàn),如鼠標(biāo)中鍵功能。

4.2 網(wǎng)絡(luò)分析

網(wǎng)絡(luò)分析模塊是MAPGIS進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)空間分析的功能模塊,在網(wǎng)絡(luò)編輯模塊的基礎(chǔ)上,通過(guò)它可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)查詢(xún)檢索及分析功能,總體情況下,該模塊可實(shí)現(xiàn)連通性分析、路徑分析、資源分配、追蹤等功能。簡(jiǎn)單使用步驟如下:

*裝入底圖文件

*裝入待分析的網(wǎng)絡(luò)文件

*進(jìn)行附屬數(shù)據(jù)的設(shè)置,比如站點(diǎn)、中心、障礙等

*進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析

*分析結(jié)果的保存或統(tǒng)計(jì)、出圖

(1)連通分析

連通分析是為了檢驗(yàn)?zāi)辰Y(jié)點(diǎn)與其他結(jié)點(diǎn)間的連通性,比如,查看某個(gè)地方與全國(guó)公路網(wǎng)是否通車(chē)。使用時(shí),鼠標(biāo)捕捉并鎖定待檢驗(yàn)結(jié)點(diǎn),系統(tǒng)就可以直接進(jìn)行整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通檢查,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但結(jié)果也較直觀簡(jiǎn)單。

(2)閥門(mén)分析

閥門(mén)處理在供水、供電等方面應(yīng)用廣泛,如電力網(wǎng)發(fā)生斷路,在查尋過(guò)程中必須關(guān)閉相應(yīng)的電壓開(kāi)關(guān),分析過(guò)程包括:

閥門(mén)指定:通過(guò)一個(gè)條件表達(dá)式,將符合條件的結(jié)點(diǎn)指定為閥門(mén);

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閥門(mén)搜索:使用時(shí),用鼠標(biāo)點(diǎn)出電線斷點(diǎn)或水管爆管出,按閥門(mén)指定的搜索條件進(jìn)行閥門(mén)關(guān)閉。系統(tǒng)將以醒目色顯示搜索結(jié)果。

(3)路徑分析

路徑分析功能包括三個(gè)方面:求最短路徑、求最佳路徑、求游歷方案。分析條件可通過(guò)一個(gè)對(duì)話框來(lái)設(shè)置,如圖1。

最短路徑其實(shí)是最佳路徑的一種特殊形式,它不考慮其他屬性,只單純計(jì)算兩結(jié)點(diǎn)之間的最短距離,當(dāng)要考慮網(wǎng)線權(quán)值,考慮轉(zhuǎn)角權(quán)值,障礙等時(shí),就是最佳路徑了,而當(dāng)選擇的結(jié)點(diǎn)多于2個(gè)時(shí),可為游歷方案。當(dāng)系統(tǒng)按指定的結(jié)點(diǎn)及分析條件得出分析結(jié)果后,為便于直觀顯示,分析結(jié)果可以閃爍的方式顯示,并可把路徑輸出為線文件或進(jìn)行經(jīng)歷結(jié)點(diǎn)和網(wǎng)線的統(tǒng)計(jì),如圖2。

(4)資源分配

如前所述,資源分配就是為網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)線尋找最近的中心,資源根據(jù)中心容量及網(wǎng)線的需求將網(wǎng)線分配給中心,分配是沿著最佳路徑進(jìn)行的,在MAPGIS中,進(jìn)行資源分配的大致過(guò)程如下:

*設(shè)置中心數(shù)據(jù),指定中心點(diǎn)及其容量、限度、延遲

*設(shè)置網(wǎng)線需求以及網(wǎng)線權(quán)值

*設(shè)置轉(zhuǎn)角及其權(quán)值

*實(shí)施資源分配,進(jìn)行系統(tǒng)處理

對(duì)于處理完成的分析數(shù)據(jù),為了直觀表現(xiàn),系統(tǒng)同樣可以進(jìn)行分析結(jié)果參數(shù)的設(shè)置以及輸出網(wǎng)線結(jié)點(diǎn)集的單獨(dú)顯示。

(5)其他常用分析功能

除了上述分析功能外,MAPGIS還具備其他幾種常用分析功能,主要包括:追蹤分析、查詢(xún)統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)絡(luò)的完整性檢查以及動(dòng)態(tài)分段分析等,其分析過(guò)程也都比較直觀,在實(shí)際應(yīng)用中都經(jīng)常用到。

5 結(jié)語(yǔ)

MAPGIS的網(wǎng)絡(luò)管理子系統(tǒng)在功能實(shí)現(xiàn)上算比較完整,其操作過(guò)程也比較簡(jiǎn)單明了,所以比較容易上手,并也容易理解,在了解網(wǎng)絡(luò)分析基本原理的基礎(chǔ)上進(jìn)行空間管理分析更是能得心應(yīng)手。在眾多網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域,MAPGIS的使用都可以實(shí)現(xiàn)。但是,在其分析過(guò)程中,有些功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)于簡(jiǎn)單,對(duì)于更加復(fù)雜的一些情況則難以應(yīng)付。總體而言,其使用層次只能在空間網(wǎng)絡(luò)分析中的表層階段,對(duì)于非常復(fù)雜的一些網(wǎng)絡(luò)分析需求,就需要求助其他一些功能更為強(qiáng)大的工具了。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 張宏,溫永寧.地理信息系統(tǒng)算法基礎(chǔ).科學(xué)出版社.

[2] 黃杏元,馬勁松.地理信息系統(tǒng)概論.高等教育出版社.

[3] 吳信才.MAPGIS地理信息系統(tǒng).電子工業(yè)出版社.

[作者簡(jiǎn)介]

肖永東(1981―)男,大學(xué)本科,助教,研究方向?yàn)闇y(cè)繪與地理信息系統(tǒng)。