复杂网络软件分析与评价.pdf.pdf

2010 年第 5 期(总第 72 期) http: // 本期话题□胡长爱 朱礼军/ 中国科学技术信息研究所北京 100038 复杂网络软件分析与评价* 1 引言复杂网络理论的系统研究源于 2 0 世纪 6 0 年代匈牙利数学家 E r d ? s 和 R é n y i 建立的随机图理论。随着小世界模型、无尺度网络模型在 2 0 世纪末被提出来, 人们对来自不同领域的大量实际网络的拓扑特征进行了广泛的实证性研究, 复杂网络逐渐成为各个学科领域的研究热点。为了方便有效地研究复杂网络, 各类研究软件不断产生, 如 G U E S S [ 1 ] 、 N e t V i s [ 2 ] 、 P a j e k [ 3 ] 等等。本文重点以 P a j e k 、 U C I N E T [ 4 ] 、 N e t w o r k X [ 5 ] 、 N e t M i n e r 3 [ 6 ] 为代表, 比较分析复杂网络软件的特点和发展现状, 为复杂网络软件的选用提供依据。复杂网络, 简而言之即呈现高度复杂性的网络。其复杂性[ 7 ] 主要表现在以下几个方面: 1 ) 结构复杂: 表现在结点数目巨大, 网络结构呈现多种不同特征。 2 ) 网络进化: 表现在结点或链接会随着时间的变化而产生或消失。 3 ) 链接多样性: 结点之间的链接权重存在差异, 且有可能存在方向性。 4 ) 动力学复杂性: 结点集可能属于非线性动力学系统, 结点状态可能会随时间发生复杂变化。 5 ) 结点多样性: 复杂网络中的结点可以代表任何事物, 同一个网络可能存在代表不同事物的结点。 6 ) 多重复杂性融合: 即以上多重复杂性相互影响, 导致更为难以预料的结果。实际的复杂网络会受到多种因素的影响和作用, 各种网络之间密切的联系也会使它们相互产生影响, 从而加大对复杂网络分析的难度。因此, 一个简单易学且功能强大的分析工具, 能给研究者很多的便利。 2 复杂网络软件的分析从整个复杂网络的发展看, 社会网络的研究起到了很大的促进作用, 很多复杂网络的软件是因为社会网络分析的需求而发展起来的。目前, 复杂网络软件的数量已经很可观了, 尤其是一些学术的可以免费获得的软件。这些软件的不同首先在于数据处理能力和计算速度上的区别。例如 I g r a p h [ 8 ] 可以处理上百万个数据点, P a j e k 、 N e t M i n e r 3 的数据处理能力也能达到百万级, 但 U C I N E T [ 9 ] 的上限却只有三万多个数据点。另一个区别在于能否进行可视化。可视化可以说是复杂网络工具发展的一个重要的趋势。 P a j e k 、 N e t M i n e r 3 等很多软件都具有可视化的功能。其他比较著名的可视化工具还有 G D T o o l k i t [ 9 ] , N E T D r a w [ 1 0 ] 等。它解决了文字和表格无法表达复杂的网络结构问题, 也为挖掘网络内部有价值的信息提供了帮助[ 1 2 ] 。除以上两点外, 软件的直观易用, 支持文档的可获得性和可理解性, 也直接影响着软件的选用。这些区别主要缘于软件设计者对软件功能的定位不同, 及自身的知识背景的差异。 典型复杂网络软件的研究复杂网络的特性是由一些特征参数进行描述的, 主要