小世界模型“小世界现象”源于社会心理学家Stanley Milgram在20世纪60年代所做的试验。Milgram设计了一个实验，他在美国内布拉斯加州奥马哈市或者堪萨斯州戚奇托市，随机选取了一些用户，给在波士顿的日标用户送信。 只 有送信者和收信者之间非常熟悉才能直接将信送出。否则，送信者需要把信先发给那些有可能熟 知目标用户的人。 结果表明，这些信平均经过**5.5~6次**转手才能最终到达波士
转载
2023-10-17 21:10:55
202阅读
一、学习目标了解小世界理论基本概念了解小世界理论证明方法了解小世界理论应用了解小世界理论缺陷二、基本概念小世界理论，又叫六度分离（六度区隔）理论（Six Degrees of Separation），于1967年由美国社会心理学家米尔格伦提出。具体内容是：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过五个，也就是说，最多通过五个人你就能够认识任何一个陌生人。”根据这个理论，你和世界上的任何一个人之间只
转载
2024-01-15 10:06:09
53阅读
# Python小世界模型科普
小世界模型是网络科学中的重要概念，广泛应用于社会网络、生态系统、信息传播等领域。本文将通过代码示例，深入探讨Python中小世界模型的实现及其应用。
## 什么是小世界模型？
小世界模型是由D.J. Watts和S.H. Strogatz在1998年提出的，用来描述具有短路径和高聚类特性的网络。简单来说，小世界模型能够让网络中的节点之间实现快速连接，同时保持较
分析：进行复杂网络相关研究的基础，就是要构建适当的网络模型。这次选择用Matlab构建一个WS小世界网络练练手。首先，为了方便数据处理，网络模型我们用邻接矩阵的表示，这样虽然看上去不太直观，但是对于矩阵运算是很友好的。小世界网络分为两种：NW小世界网络和WS小世界网络。它们的构造都基于一个初试的最近邻耦合网络A：也就是网络中每个节点都与左右相邻的各K/2个节点相连，其中参数K满足N>>
转载
2023-12-09 20:25:55
391阅读
# 小世界网络模型：Python实现
## 引言
在复杂网络的研究中，小世界网络模型是一种重要的网络拓扑结构。这种模型能够在网络中有效地模拟现实世界中的联系，比如社交网络、信息传播和生物网络等。小世界网络的一个显著特征是，在较少的边连接的情况下，节点之间的平均最短路径长度很短，而聚集性又相对较高。
## 小世界网络的特征
小世界网络主要包括两个核心特征：
1. **短路径特性**：在大多
20世纪末，很多科学家发现研究过的自然、社会和技术网络中，大都具有这些特征：高度的集群性、不均衡的度分布以及中心节点结构。这些特征的出现不是偶然的，为什么现实世界中的网络会具有这些特征呢？这是网络科学的主要问题，目前基本上已经通过建立网络的发展模型解决了。其中有两类模型被深入地进行了研究，分别是小世界网络和无尺度网络，这里结合原始论文谈谈对小世界网络的认识。
小世界网络模型小世界现象的解释 在网络科学的语言中，小世界现象意味着，网络中随机选择的两个节点之间的距离很短。 通常情况下，小世界性质定义为 小世界现象中的小是指，平均路径长度或网络直径和网络大小的关系是对数关系。因此，小的意思是，正比于lnN,为不是正比于N或者N的幂。WS小世界模型WS小世界模型构造如下 （1）从规则图开始：考虑一个含有N个节点的最临近耦合网络，它们围成一个环，其中每个节点与它
转载
2024-07-30 21:36:56
93阅读
一、小世界网络模型1、WS小世界模型 我们在前面的文章中介绍过，上图（a）所示的完全规则的最近邻耦合网络具有较高的聚类特性，但并不具有较短的平均距离。另一方面，完全随机的ER随机图虽然具有小的平均路径长度却没有高聚类特性。因此，规则的最近邻网络和ER随机图都不能再现许多实际网络同时具有的明显聚类和小世界特征。从直观上看，毕竟大部分实际网络并不是完全规则或完全随机的。 WS小世界模型构造算法： （1
转载
2024-01-14 23:59:17
183阅读
最近在导师的要求下把空间小世界模型编出来了。我贴出来让大家共享一下：
#include<stdio.h>#include <stdlib.h>#include <time.h> #include <math.h>
#define L 100#define W 10#define N L*W
struct Node{ int x;/*节
原创
2011-06-22 15:55:41
615阅读
# 小世界Python
“小世界现象”是网络科学中的一个有趣概念，指的是大多数网络中的节点（如社交网络中的人、互联网中的网站等）只通过很少的中介就能相互联系。用通俗的话说，任何两个不相识的人之间可以通过一些“中间人”建立联系，而这些中间人通常比我们想象的要少得多。在今天的文章中，我们将通过Python示例来探讨小世界现象，并通过代码和图表帮助您更好地理解这个概念。
## 一、小世界网络的基础概
小世界网络（Small-world Network）是一种网络模型，具有两个关键特征：高聚集性和短平均路径长度。在小世界网络中，节点之间存在较高的紧密连接，同时平均路径长度相对较短。小世界网络的概念最早由社会学家斯坦利·米尔格拉姆（Stanley Milgram）和数学家尤金·斯坦利（Eugene Stanley）于1998年提出。它们在研究人际关系网络时观察到，即使在庞大的人群中，两个陌生人之间
转载
2024-08-21 12:57:39
328阅读
WS小世界模型构造算法：（1）从规则图开始：给定一个含有N个节点的环状最近邻耦合网络，其中的每个节点都与它左右相邻的各K/2个节点相连，K为偶数是程序的输入参数。（2）随机化重连：以概率p随机的重新连接网络中的原有的每一条边，即把每一条边的一个端点保持不变，另外一个端点改取网络中随机选择的另外的一个端点，其中规定不可以有自连和重边。Note： p = 0对应于完全规则网络，p = 1对应于完全的随
转载
2023-11-27 14:59:09
200阅读
小世界网络：小世界网络是具有高聚类系数，相对较短的平均路径长度和可以扩展的熵的系数网络。小世界效应：随着少数随机链路添加到有结构的网络上，平均路径长度会快速减少。典型的，主要是由于当规则网络的少数链路随机化时发生的对分，小世界是从春规则向有点随机P*=1%~4%转换而来。随机化一个2-规则网络的链路会创建基本的小世界网络。这一重要生成过程被称为WS算法。WS生成的小世界的度序列分布要比同等的随机网
转载
2023-12-18 15:25:06
127阅读
你有多久没打开QQ了？或者说，你有多久没有添加新的QQ好友了？在工作生活日益繁忙的今天，买皮肤，逛QQ空间，玩农场游戏似乎是个很遥远的事情了。在我们感叹不再年轻的时候，其实陪伴着我们的腾讯 QQ也步入了“中年”。 从 PC 走向智能手机，腾讯QQ依然存活实属不易。到了“中年”的腾讯QQ也有很多“烦恼”。如今互联网存量竞争日益激烈，QQ优势不再明显，也错失了很多发展机遇。面对许多新产品的夹
转载
2024-01-05 21:04:48
55阅读
小世界网络简介及MATLAB建模1.简介小世界网络存在于数学、物理学和社会学中，是一种数学图的模型。在这种图中大部份的结点不与彼此邻接，但大部份结点可以通过任一其它节点经少数几步就可以产生联系。若将一个小世界网络中的点代表一个人，而联机代表人与人之间是相互认识的，则这小世界网络可以反映陌生人通过彼此共同认识的人而起来产生联系关系的小世界现象。在日常生活中，有时你会发现，某些你觉得与你隔得很“遥远”
转载
2023-12-15 14:09:12
116阅读
导读当今python编程语言的潮流已经成为不可阻挡的趋势，python以其较高的可读性和简洁性备受程序员的喜爱。而python编程中的一些小的技巧，运用的恰当，会让你的程序事半功倍。以下的20个小的程序段，看似非常的简单，但是却非常的有技巧性，并且对个人的编程能力是一个很好的检验，大家应该在日常的编程中多多使用，多多练习。1.字符串的翻转字符串的翻转，首先最简单的方法就是利用切片的操作，来实现翻转
转载
2024-07-25 13:12:26
28阅读
Steven H. Strogatz的文章Exploring complex networks综述了动力学网络方面的研究。他把网络分成规则网络和复杂网络两种，而复杂网络分为随机网络，小世界网络和自相似网络。小世界网络和自相似网络都介于规则和随机网络之间。自相似指的是这样一种性质，系统在不同尺度上看起来性质相同。小世界网络的定义就没有这么明确，只说它是规则和随机网络的中间物。这种不明确性可能来源于对
转载
2023-11-03 23:02:06
116阅读
在网络理论中，小世界网络是一类特殊的复杂网络结构，在这种网络中大部分的节点彼此并不相连，但绝大部分节点之间经过少数几步就可到达。 在日常生活中，有时你会发现，某些你觉得与你隔得很“遥远”的人，其实与你“很近”。小世界网络就是对这种现象（也称为小世界现象）的数学描述。用数学中图论的语言来说，小世界网络
原创
2021-07-09 13:56:55
1393阅读
由于在工作中应用到xgboost做特征训练预测，因此需要深入理解xgboost训练过程中的参数的意思和影响。通过search，https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/中有很详细的解释。结合自身调参的运用，主要记录内容如下：1、简介xg
*Error.h #ifndef ERROR_H
#define ERROR_H
#include<iostream>
using namespace std;
//通用异常类
class Error
{
private:
char message[100];//异常信息
public:
Error(const char *mes = "一般性异常!"); //构造函数
