具体描述
网络科学作为一门新兴的学科越来越引入瞩目。网络科学能帮助读者设计更快、更有弹性的通信网络；能用于调整电力网络、电信网络和飞行航线等基础设施系统；可以为市场动态建模；能帮助理解生物系统中的同步；能用于分析人们之间的社会互动……
这是第一本全面审视新出现的网络科学的论著。书中研究了各种网络——规则网络、随机网络、小世界网络、影响网络、无标度网络和社会网络等，并将网络过程和行为应用于涌现、传染病、同步和风险方面。本书的独特之处在于将跨计算机科学、生物学、物理学、社会网络分析、经济学和市场营销等多学科的专业概念整合了起来。
本书为网络科学领域提供了全新的理解和阐释，是研究人员、专业人员以及工程、计算、生物领域的技术人员不可缺少的参考资料，也可以作为相关领域研究的高年级和研究生教材。
作者简介
Ted G. Lewis博士是美国加州蒙特雷海军研究生院的计算机科学教授。他有丰富的工作阅历和广泛的学术研究，作为美国电气和电子工程师协会(IEEE)计算机协会的会员，他还担任《IEEE软件》和《计算机》杂志的总编，并已经编著出版了30余本著作。他曾任伊士曼柯达公司(Eastman Kodak Company)数字策略的副总裁。
目录信息
译者序
前言
第1章网络科学的起源
1.1什么是网络科学
1.2网络科学简史
1.2.1网前阶段 (1736—1966)
1.2.2中期网络阶段(1967—1998)
1.2.3现代阶段（1998—）
1.3总则
第2章图
2.1图的集合论定义
2.1.1节点、链路和映射函数
2.1.2节点度和hub
2.1.3路径和回路
2.1.4连通性和组件
2.1.5直径、半径和中心性
2.1.6介数和紧度
2.2图的矩阵代数定义
2.2.1连接矩阵
2.2.2邻接矩阵
2.2.3拉普拉斯矩阵
2.2.4路径矩阵
2.3哥尼斯堡七桥图
2.3.1欧拉路径和欧拉回路
2.3.2哥尼斯堡七桥问题的正式定义
2.3.3欧拉解
2.4图的谱属性
2.4.1谱半径
2.4.2谱隙
2.5图的类型
2.5.1杠铃形、线形和环形图
2.5.2结构化图与随机图
2.5.3k-规则图
2.5.4图密度
2.6拓扑结构
2.6.1度序列
2.6.2图的熵
2.6.3无标度拓扑
2.6.4小世界拓扑
2.7软件中的图实现
2.7.1Java节点和链路
2.7.2Java 网络
练习
第3章规则网络
3.1直径、中心性和平均路径长度
3.2二叉树网络
3.2.1二叉树网络的熵
3.2.2二叉树网络的路径长度
3.2.3二叉树网络的链路效率
3.3超环形网络
3.3.1超环形网络的平均路径长度
3.3.2超环形网络的链路效率
3.4超立方网络
3.4.1超立方网络的平均路径长度
3.4.2超立方网络的链路效率
练习
第4章随机网络
4.1随机网络的生成
4.1.1Gilbert随机网络
4.1.2ErdosRenyi随机网络
4.1.3锚定随机网络
4.2随机网络的度分布
4.3随机网络的熵
4.3.1随机网络熵的建模
4.3.2随机网络的平均路径长度
4.3.3随机网络的聚类系数
4.3.4随机网络的链路效率
4.4随机网络的属性
4.4.1随机网络的直径
4.4.2随机网络的半径
4.4.3利用Java计算紧度
4.4.4随机网络中的紧度
4.5随机网络中的弱联系
4.6规则网络的随机性
4.7分析
练习
第5章小世界网络
5.1生成一个小世界网络
5.1.1WattsStrogatz (WS)过程
5.1.2一般的WS过程
5.1.3小世界网络的度序列
5.2小世界网络属性
5.2.1熵与重联概率
5.2.2熵与密度
5.2.3小世界网络的路径长度
5.2.4小世界网络的聚类系数
5.2.5小世界中的紧度
5.3相变
5.3.1路径长度和相变
5.3.2材料中的相变
5.4小世界网络中的导航
5.5小世界网络中的弱联系
5.6分析
练习
第6章无标度网络
6.1生成一个无标度网络
6.1.1BarabasiAlbert(BA)网络
6.1.2生成BA网络
6.1.3无标度网络幂律分布
6.2无标度网络的属性
6.2.1BA网络熵
6.2.2hub度与密度对应关系
6.2.3BA网络平均路径长度
6.2.4BA网络紧度
6.2.5无标度网络聚类系数
6.3无标度网络中的导航
6.3.1最大度导航与密度对应关系
6.3.2最大度导航与hub度的对应关系
6.3.3在无标度Pointville网络中的弱联系
6.4分析
6.4.1熵
6.4.2路径长度和通信
6.4.3聚类系数
6.4.4hub度
练习
第7章涌现
7.1什么是网络涌现
7.1.1开环涌现
7.1.2反馈循环涌现
7.2科学中的涌现
7.2.1社会科学中的涌现
7.2.2物理科学中的涌现
7.2.3生物中的涌现
7.3遗传进化
7.3.1hub涌现
7.3.2聚类涌现
7.4设计者网络
7.4.1度序列涌现
7.4.2生成给定的度序列的网络
7.5排列网络涌现
7.5.1排列微规则
7.5.2排列和聚类系数
7.6涌现的一个应用
7.6.1随机排列的链路优化
7.6.2确定性排列的优化
7.6.3最小长度涌现模型
7.6.4二维布局
练习
第8章传染病
8.1传染病模型
8.1.1KermackMcKendrick模型
8.1.2传染病阈值
8.1.3易感-感染-消亡（SIR）模型
8.1.4结构化网络峰值感染密度
8.1.5易感-感染-易感(SIS)传染病
8.2网络中持续稳定的传染病
8.2.1随机网络传染病阈值
8.2.2一般网络中的传染病阈值
8.2.3一般网络中的固定点感染密度
8.3网络传染病仿真软件
8.4对策
8.4.1对策的算法
8.4.2接种策略对策
8.4.3Java抗原仿真
练习
第9章同步
9.1同步或不同步
9.1.1混沌映射
9.1.2网络稳定性
9.2蟋蟀社会网络
9.2.1蟋蟀社会网络的同步性质
9.2.2更加通用的模型：Atay网络
9.2.3Atay网络的稳定性
9.3基尔霍夫网络
9.3.1基尔霍夫网络模型
9.3.2基尔霍夫网络的稳定性
9.4Pointville电网
练习
第10章影响网络
10.1对buzz的剖析
10.1.1buzz网络
10.1.2buzz网络仿真器
10.1.3buzz网络的稳定性
10.2社会网络的有用性
10.2.1两方谈判
10.2.2Inets状态方程
10.2.3Inets的稳定性
10.2.4Inets的共识
10.2.5计算影响的Java方法
10.3 Inets中的冲突
10.3.1冲突度
10.3.2计算冲突度的Java方法
10.4命令层次结构
10.5Inets中的有用性涌现
10.5.1加权涌现
10.5.2加权涌现的Java方法
10.5.3加权涌现的稳定性
10.5.4链路涌现
练习
第11章脆弱性
11.1网络风险
11.1.1将节点作为目标
11.1.2将链路作为目标
11.2关键节点分析
11.2.1杠铃模型
11.2.2网络风险最小化
11.2.3指数成本模型
11.2.4攻击者-防御者模型
11.2.5Java军备竞赛方法
11.3博弈论的考虑
11.4一般的攻击者-防御者网络风险问题
11.5关键链路分析
11.5.1链路弹性
11.5.2链路弹性模型
11.5.3流弹性
11.5.4流启发式的Java方法
11.5.5网络流资源分配
11.5.6结构化网络中的最大流量
11.6基尔霍夫网络的稳定性弹性
练习
第12章NetGain网络
12.1经典扩散方程
12.1.1市场扩散方程
12.1.2简单NetGain网络
12.2多产品网络
12.3NetGain网络涌现的Java方法
12.4新兴市场网络
12.4.1新生市场的涌现
12.4.2新兴市场固定点
12.5创造性破坏网络
12.5.1创造性破坏的涌现
12.5.2平方根律固定点
12.6企业并购网络
12.6.1合并节点的Java方法
12.6.2合并加速创造性破坏
练习
第13章生物学
13.1静态模型
13.1.1无标度属性
13.1.2小世界效应
13.2动态分析
13.2.1线性连续网络
13.2.2布尔网络
13.3蛋白质表达网络
13.4质量动力学建模
13.4.1质量动力学状态方程
13.4.2有界的质量动力学网络
练习
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《网络科学》这本书，无疑是一次令人难忘的智力冒险。它以一种独特的方式，将我带入了一个由节点和连接构成的复杂而迷人的世界。我之所以如此着迷，是因为它提供了一种全新的思维框架，让我能够以一种更系统、更具洞察力的方式去理解我周围的一切。我尤其被书中关于“网络演化”的章节所吸引。它不仅描述了网络是如何随着时间而变化的，更重要的是，它揭示了这些变化背后的驱动力。作者用各种模型，如优先连接、复制粘贴等，解释了为什么一些节点会比其他节点更容易获得更多的连接。这让我对“成功”和“增长”的模式有了更深刻的理解。我开始思考，在我的工作和生活中，如何运用这些网络演化机制来加速我的成长，或者帮助我所处的团队获得更大的发展？这本书为我提供了一种积极主动的视角，让我不再是被动地接受现状，而是能够主动地去影响和塑造我所处的网络环境。我甚至开始尝试去建立更有价值的连接，去关注那些能够带来更多“连接机会”的节点，从而提升我自身在网络中的影响力。
评分说实话，在阅读《网络科学》之前，我对“网络”的理解，还停留在表面的互联网层面。这本书彻底改变了我对这个概念的认知，它让我看到了网络是宇宙间普遍存在的底层逻辑。我尤其被书中关于“社群探测”的算法和理论所吸引。它不仅仅是找出“群”，更重要的是理解“群”的形成机制以及“群”与“群”之间的关系。作者用各种算法，如模块度最大化、标签传播等，为我们展示了如何在海量数据中发现隐藏的社群结构。这让我开始思考，我所处的社会，是由多少个不同的社群组成的？我们又是如何划分边界，又如何跨越边界的？这本书提供的分析工具，让我能够更清晰地看到这些无形的界限。例如，在分析一个大学的学生群体时，我们可以通过他们的课程选择、社团参与等数据，来发现不同专业、不同兴趣爱好的社群。在分析一个公司的员工时，可以通过他们的项目合作、交流频率等数据，来了解不同的部门、不同的职能团队。这种能力，对于理解组织行为、优化资源配置、甚至预测群体行为，都具有重要的指导意义。我常常在思考，如何运用这些工具来更好地理解我自己所在的社群，以及我在其中的位置。
评分《网络科学》这本书，就像一个充满魔力的万花筒，每一次的翻阅，都能看到不同的色彩和图案。我之所以如此着迷，是因为它提供了一个观察世界的全新视角，一个将看似毫无关联的现象串联起来的强大工具。我印象最深刻的是书中关于“传播动力学”的部分。作者用严谨的数学模型，解释了信息、疾病、甚至是思潮是如何在网络中传播并演化的。这让我对“流行”和“趋势”有了更深层次的理解。为什么某些信息能够迅速扩散，而另一些则石沉大海？为什么某种疾病能迅速蔓延，而另一种却难以找到传播链条？这本书为这些问题提供了科学的答案。它不仅限于理论探讨，更是触及了实际应用。例如，在营销领域，了解信息传播的路径和关键节点，可以更有效地进行推广；在公共卫生领域，预测疾病的传播轨迹，可以更有效地制定防控策略。我开始尝试将这些模型应用到我所关注的领域，例如，分析社交媒体上某个话题的传播路径，或者思考如何在一个组织内部促进知识的分享。这种将抽象理论与具体实践相结合的能力，是这本书最宝贵的财富之一。它让我不再仅仅是被动地接受信息，而是能够主动地去分析、去预测，去影响。
评分《网络科学》这本书带给我的感受，是一种前所未有的智力上的愉悦和震撼。它不仅仅是知识的堆砌，更是思维方式的革新。在翻开这本书之前，我对“网络”的认知，如同一个井底之蛙，只看到了头顶那一小片天空。而这本书，就像一位技艺精湛的引路人，带领我穿越层层迷雾，看到了一个更加广阔、更加精妙的宇宙。我尤其被书中关于“社群发现”的章节所吸引。作者用生动的案例和严谨的数学模型，阐述了如何在庞大复杂的数据集中找出隐藏的社群结构。这不仅仅是统计学或计算机科学的范畴，它触及了人类社会最本质的组织形式。我开始想象，如何运用这些原理去理解我所在的城市，我工作的团队，甚至是我认识的朋友群体。我们之间是否存在着看不见的“连接强度”，以及这些连接如何定义我们的身份和归属？书中对“中心性度量”的讨论，更是让我如获至宝。它告诉我，在任何一个网络中，并非所有的节点都具有同等的重要性。理解哪些节点是关键的“枢纽”，哪些是边缘的“孤岛”，对于预测网络的行为，甚至进行干预和优化，都具有至关重要的意义。我常常在思考，在我的生活中，我扮演着一个什么样的角色？我是那个连接不同圈子的“桥梁”，还是只是一个信息流动的“终点”？这本书提供的分析工具，让我有了一种审视自身和社会的新视角，不再是被动地接受，而是开始主动地去理解和构建。
评分读完《网络科学》，我脑海中挥之不去的是那种“豁然开朗”的感觉。它就像一把钥匙，为我打开了理解世界的新视角。我原以为“网络”只是互联网的代名词，但这本书让我看到了网络的普适性——从宇宙的星系分布到生物体内的分子交互，从社会的组织结构到思想的传播模式，一切都遵循着某种网络逻辑。我特别欣赏书中对“社群发现”的讨论，它不仅仅是识别出群体，更是去理解群体的形成机制、以及群体之间的边界和互动。作者用生动的案例和严谨的算法，展示了如何在海量数据中找出隐藏的社群结构。这让我联想到许多社会现象，比如，在一个大型企业中，如何识别出高效的团队，或者在城市管理中，如何找到社区的联系中心。这本书为我提供了一种强大的分析工具，让我能够更深入地理解我们所处的社会环境，以及我们在其中扮演的角色。它不仅满足了我对知识的好奇，更激发了我去探索和应用的欲望。我甚至开始尝试用书中的方法来分析我所参与的各种活动，尝试去理解参与者之间的联系，以及这些联系如何影响整体的活动效果。
评分《网络科学》这本书，带给我的不单是知识，更是一种思维的跃迁。我原以为，这本书会是一些枯燥的数学公式和复杂的算法堆砌，但事实证明，我的担忧是多余的。作者以一种极其精妙的方式，将抽象的网络理论与生动的现实案例相结合，让我仿佛置身于一个由数据和连接构成的奇妙世界。我特别欣赏书中对“中心性”概念的深入剖析。它不仅阐述了度中心性、介数中心性、紧密度中心性等不同类型的中心性指标，更重要的是，它让我理解了在不同的情境下，哪种中心性更能反映节点的重要性。例如，在一个交通网络中，度中心性高的节点可能是主要交叉口，但介数中心性高的节点则可能是连接不同区域的关键枢纽。这种对“重要性”的多维度理解，让我对许多社会现象有了更深刻的洞察。我开始思考，在我所熟知的领域，哪些人或哪些事物扮演着关键的“枢纽”角色？他们的存在，对整个网络的运行有着怎样的影响？这本书为我提供了一种审视社会结构和权力分配的全新视角，让我看到了隐藏在表象之下的运作逻辑。
评分坦白说，在开始阅读《网络科学》之前，我并没有预料到它会给我带来如此深刻的共鸣。我一直对“模式”和“连接”有着一种莫名的好奇，总觉得世界上的许多现象并非是孤立存在的，而是通过某种看不见的线索联系在一起。这本书恰恰满足了我这种探求欲，并且以一种系统性、科学性的方式，将我的直觉提升到了理论的高度。我特别欣赏书中对“鲁棒性”和“脆弱性”的讨论。它解释了为什么有些网络能够承受巨大的冲击而依然保持功能，而有些则会因为一个节点的失效而迅速崩溃。这让我联想到许多现实生活中的例子，无论是城市交通系统的拥堵，还是金融市场的波动，亦或是信息传播的阻断，背后都可能隐藏着网络结构上的弱点。作者通过详细的数学推导和直观的图示，让我清晰地理解了这些复杂机制。我开始思考，我们是否能够通过优化网络的结构，来增强其韧性，减少潜在的风险？例如，在公共卫生领域，如何构建更具鲁棒性的信息传播网络，以应对突发疫情？在能源供应方面，如何设计更加可靠的电网结构？这本书的价值在于，它不仅仅提供理论框架，更提供了一种解决问题的思维范式。它让我看到了，理解并操纵网络，已经成为一项至关重要的能力。我甚至开始将这本书的理念应用到我个人生活的规划中，思考如何建立更广泛、更有价值的人际网络，如何更好地管理我的信息获取渠道，从而提升我自身的“网络韧性”。
评分刚刚结束了《网络科学》的阅读，心情依然久久不能平静。这本书给我带来的冲击是巨大的，它不仅仅是一本关于“网络”的书，更像是一扇开启我对世界认知新维度的大门。在阅读之前，我对“网络”的理解仅限于互联网，是信息传递、社交互动的载体。然而，《网络科学》彻底颠覆了我的固有观念，它让我看到了网络无处不在的深刻本质——从星系的形成到细胞的交互，从社会的组织到思想的传播，一切似乎都遵循着某种共通的“网络”逻辑。作者以极其详尽且富有洞察力的笔触，剖析了网络的结构、动态以及演化规律，让我得以窥见隐藏在看似混沌现象背后的优雅秩序。我特别喜欢书中关于“节点”和“连接”的比喻，它将复杂的世界化繁为简，让我能够清晰地理解各种系统是如何通过相互作用而形成的。例如，书中对“小世界效应”和“无标度网络”的深入探讨，不仅解释了互联网为何能够如此快速地传播信息，更揭示了许多社会现象，如疾病传播、谣言扩散，甚至科学研究的突破，背后可能都存在着类似的结构性原因。这让我开始反思，我所身处的社会、我接触的人群、我参与的讨论，是否也早已被某种看不见的网络深深地影响和塑造着。这本书的阅读体验，就像是在一个巨大的信息海洋中航行，时而顺流而下，时而逆流而上，每一次的探索都充满了新奇和启发。它迫使我去思考，我所认为的“孤立”事件，是否真的如我所想，还是它们也只是更宏大网络中的一个微小节点，通过无数看不见的连接，与整个系统息息相关。
评分《网络科学》这本书，给我带来的最深刻的感受，是一种对世界运作方式的全新理解。我之前可能只是模糊地感觉到，世界上的许多事物并非孤立存在，而是相互连接、相互影响的，但这本书用系统性的理论和严谨的数学工具，将这种模糊的感知具象化、科学化了。我尤其被书中关于“链路预测”的部分所吸引。它探讨了如何在已知网络结构的基础上，预测尚未出现的连接，这在许多领域都具有巨大的应用价值。比如，在社交网络中，预测潜在的朋友关系，可以用于推荐系统；在生物学领域，预测蛋白质之间的相互作用，可以用于药物研发。作者用清晰的逻辑和生动的案例，解释了各种预测模型的工作原理，让我对“连接”的力量有了更深刻的认识。我开始思考，在我们日常生活中，我们是否也在进行着某种形式的“链路预测”？例如，我们是如何选择合作伙伴，如何建立新的联系，这背后是否也存在着某种模式可循？这本书为我提供了一种审视和构建人际关系、甚至是商业关系的新视角，让我更加主动地去发掘和创造有价值的连接。
评分当我合上《网络科学》的最后一页时，内心涌起的更多的是一种惊叹，而非满足。这本书的内容之丰富、视角之广阔，远远超出了我最初的预期。我原以为“网络”仅仅是技术层面的概念，但这本书让我看到了它渗透到我们生活的方方面面，从宏观的宇宙星系，到微观的生物细胞，再到人类社会的方方面面，无不遵循着某种网络规律。我特别着迷于书中关于“社区检测”的章节。作者不仅介绍了各种先进的算法，更重要的是，他深入探讨了社区结构的意义和应用。它不仅仅是划分群体，更是理解群体行为、预测群体演化、甚至是引导群体变革的基础。例如，在分析社交网络时，我们可以通过社区结构来了解用户的兴趣偏好，从而进行精准的推荐；在分析科研合作网络时，我们可以通过社区结构来发现潜在的研究热点和合作机会。这本书为我提供了一种强大的分析工具，让我在面对复杂信息时，能够抽丝剥茧，找到隐藏在数据背后的结构和规律。我甚至开始将这种思维方式应用到我个人的学习和工作当中，尝试去理解不同知识体系之间的联系，以及不同学科领域之间的交叉。
评分仿真是强项
评分很好的复杂网络的书
评分很好的复杂网络的书
评分只看了部分章节。
评分前几章主要介绍图的一些静态特征，以随机网络，小世界网络到无标度网络为研究对象，来看看这些特征的异同。后半部分的网络动力学，讲了几个领域内基于动态网络的建模过程
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