谁能帮我改改翻译啊？

In recent years, academic circles concerning complicated network of the research be just on the upEspecially, international previous two founded a sexual work to uncover the complicated network study of new eraAnnounce an article on the Nature magazine while being 1998 Watts and Strogatz, led to go into small network model in the world, with describe from complete the rule network arrive completely and random the change of networkTwo is 1999 Barabasi and Albert to announce an article to point out on the Science, the conjunction degree of many physically complicated networks distributes to have the form of Mi LyuThese two works announced to public the small world effect of complicated network respectively with have no mark degree characteristic, and built up homologous model with the creation mechanism of the explanation above-mentioned characteristic

Railroad transport network and highway transportation, piping transport network, electric power net and telecommunication service net are 1 kinds of complicated network, vitally related with people's daily life, still have same network characteristic in the meantimeThey also have the small world effect that the scientists put forward with have no mark degree characteristicWhether be a kind in the random net, BA net, small world netThis be the contents that I want to study

I with railroad conveyance network for topic, the data which passes to transport a network to the railroad collects to create a network model, and calculate one the average number of degrees of that network, gathering coefficient, average distance, these three network characteristic quantity distinguish with random net, BA net, small world net contrast, get a conclusion for correspond

Keyword: The complicated network, the small world effect, has no mark degree characteristic, average number of degrees, gathering coefficient, average distance

“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员，而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。

因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。

社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来，比如朋友、婚姻、商业等，这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候，一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验，完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据，节点为电子邮件地址，连接为消息的传递，得到带指数截断的幂律度分布，指数为r＝1．18。同时证明，该网络是小世界的，平均分隔为4．94。

社会网络分析，可以解决或可以尝试解决下列问题：

“中心性”是社会网络分析的重点之一，用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。

点度中心度表示与该点直接相连的点的个数，无向图为（n-1），有向图为（入度，出度）。

个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度，刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外，还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势，Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度，一个网络只有一个中心势。

根据计算方法的不同，中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势、中间中心度／中间中心势、接近中心度／接近中心势。

在一个社会网络中，如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下，网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。

网络中心势指的是网络中点的集中趋势，其计算依据如下步骤：首先找到图中的最大点度中心度的数值，然后计算该值与任何其他点的中心度的差值，再计算这些“差值”的总和，最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。

在网络中，如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上，可以认为该个体居于重要地位，因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力，这种特性用中间中心度描述，它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多，代表它具有很高的中间中心性，就有越多的个体需要通过它才能发生联系。

中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距，用于分析网络整体结构。中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体，而且过于依赖某一个节点传递关系，说明该节点在网络中处于极其重要的地位。

接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。

对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大；反之，则表明网络中节点间的差异越小。

注：以上公式都是针对无向图，如果是有向图则根据定义相应修改公式即可

当网络中某些个体之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。

由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。

常用的社区检测方法主要有如下几种：

（1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等；

（2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等；

（3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。

凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重，在分析组织管理等问题时非常有效。

最差的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是，大团体中有许多内聚力很高的小团体，很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，未出现派系林立的情形。

E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时，就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利，从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域，也可以应用到其他领域，比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群，并且凝聚子群的密度较高，说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密，在信息分享和科研合作方面交往频繁，而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说，这种情况也是不利于该学科领域发展的。

核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性，可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。

根据关系数据的类型(定类数据和定比数据)，核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念，一般来说，定类数据是用类别来表示的，通常用数字表示这些类别，但是这些数值不能用来进行数学计算；定比数据是用数值来表示的，可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据，可以构建离散的核心-边缘模型；如果数据是定比数据，可以构建连续的核心-边缘模型。

离散的核心-边缘模型，根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度，又可分为3种：核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值，就构成了核心-边缘关系缺失模型。

这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型:

参考

复杂网络简而言之即呈现高度复杂性的网络。其复杂性主要表现在以下几个方面：

1）结构复杂，表现在节点数目巨大，网络结构呈现多种不同特征。

2）网络进化：表现在节点或连接的产生与消失。例如world-wide network，网页或链接随时可能出现或断开，导致网络结构不断发生变化。

3）连接多样性：节点之间的连接权重存在差异，且有可能存在方向性。

4）动力学复杂性：节点集可能属于非线性动力学系统，例如节点状态随时间发生复杂变化。

5）节点多样性：复杂网络中的节点可以代表任何事物，例如，人际关系构成的复杂网络节点代表单独个体，万维网组成的复杂网络节点可以表示不同网页。

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。例如，设计一个电力供应网络需要考虑此网络的进化过程，其进化过程决定网络的拓扑结构。当两个节点之间频繁进行能量传输时，他们之间的连接权重会随之增加，通过不断的学习与记忆逐步改善网络性能。 复杂网络一般具有以下特性：

第一，小世界。它以简单的措辞描述了大多数网络尽管规模很大但是任意两个节（顶）点间却有一条相当短的路径的事实。以日常语言看，它反映的是相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实，例如，在社会网络中，人与人相互认识的关系很少，但是却可以找到很远的无关系的其他人。正如麦克卢汉所说，地球变得越来越小，变成一个地球村，也就是说，变成一个小世界。

第二，集群即集聚程度(clustering coefficient)的概念。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。集聚程度的意义是网络集团化的程度；这是一种网络的内聚倾向。连通集团概念反映的是一个大网络中各集聚的小网络分布和相互联系的状况。例如，它可以反映这个朋友圈与另一个朋友圈的相互关系。

第三，幂律（power law）的度分布概念。度指的是网络中某个顶（节）点（相当于一个个体）与其它顶点关系（用网络中的边表达）的数量；度的相关性指顶点之间关系的联系紧密性；介数是一个重要的全局几何量。顶点u的介数含义为网络中所有的最短路径之中，经过u的数量。它反映了顶点u（即网络中有关联的个体）的影响力。无标度网络（Scale-free network）的特征主要集中反映了集聚的集中性。

什么是复杂网络？“绝大多数人认识的网络，可能只是日常上网用的万维网，但网络的概念很大，我们实际就生活在一个极其复杂的网络中。”吴晓群解释说，每一个人可以看作是网络中的一个节点，而人与人之间的关系，以及人与事物的关系都可以用一条线来表示，这样就形成了一个庞杂的网络。如今，很多数学家试图用数学的方式描述这个网络，研究它的几何性质、形成机制、演化过程、统计规律，以便更好地服务于现实需求，而这也恰恰是吴晓群所要攻克的难题。

复杂网络的研究可以让世界变得“简单”，“当你沉浸在‘双11’狂欢中，淘宝用大数据为你推荐产品的背后，其实就有复杂网络理论的应用。”吴晓群解释说。利用复杂网络的理论，把杂乱无章的信息建立起关联，人们就可以对模糊世界进行精准量化和预测，发现什么是重要节点，什么是边缘节点。基于复杂网络分析人们在不同时间、不同地点的行为，未来能够更容易处理复杂问题，例如疏导城市拥堵的交通、控制流行病传播等等。

伟大的数学家欧拉在1736年的论著中记载了新的数学分支——图论，如今，图论已经成为了研究复杂网络的重要工具。这些由问题驱动的数学研究正是应用数学重要的组成部分。

事实上，生活中处处有数学，将数学与现实生活联系起来解决实际问题，正是吴晓群学习数学、从事应用数学研究的直接原因。“应用数学其实是一个交叉学科，用它解决其他学科中的数学问题，才能真正发挥数学的作用。”她说。

2018年1月12日，由全国妇联、中国科学技术协会等共同举办的第十四届“中国青年女科学家奖”颁奖典礼上，吴晓群获得“中国青年女科学家”荣誉称号。吴晓群至今已经在武汉大学学习、工作了21年。近十年来，吴晓群几乎每年都有几个月在国外访学研究，再加上在国内大学授课教学、参加各种学术会议，一度让她感到很难集中精力进行自己想做的研究。然而作为一名女性科研工作者，她无疑是幸运的，她说，“在很多时候，我都能得到单位和家人的全力支持，这也是我与团队能将复杂网络研究不断创新，逐步走向世界前沿的重要原因之一。”目前，吴晓群和她的团队正在如火如荼地开展多层复杂网络这一前沿课题的研究。

除了自己的科研梦想，作为博士生导师，吴晓群对学生的培养也有自己的理解。很多人认为女生学不好数学，但吴晓群却称，“女生学不好数学”只是自己给自己找的偷懒借口。“科研之路是循序渐进的，年轻科研人要受得了清贫，耐得住寂寞，潜下心来做自己看中的方向，终将会做出成果，一切都会变得更好。”她说。

每一件事的背后都有一些勤勤恳恳的工作者吧。

如果你指计算机的话，主要应用在大数据、人工智能、物联网、云计算等。

如果你指钱学森定义的具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络的话，那么主要应用于数学，计算机科学研究图主要研究图的拓扑结构性质。例如，网络最小生成树，网络节点度分布，网络节点或者边的结构重要性，以及网络流等等。物理方面除了研究网络的拓扑性质以外，还将物理学科以前研究过的物理过程放到了网络上进行了模拟，例如利用网络模拟疾病传播过程，包括SIR, SIS，渗流理论等；网络复杂性研究，例如借用系综理论定义的熵；网络生长机制研究，比如小世界规则，优先连接规则等。

节点之间的相互关联程度或连接强度。复杂网络是由大量节点和它们之间的连接所构成的网络结构，这些节点和连接可以代表各种实体或元素，如社交网络中的人员、互联网中的网页或蛋白质相互作用网络中的蛋白质等。