随机网络模型 | 网络科学导论

Posted 2021-04-23 集智学园

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了随机网络模型 | 网络科学导论相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

课前简介

课程简介

本课程中，主要介绍网络科学领域的随机网络模型，主要内容如下：

常见的规则网络，包括全局耦合网络、最近邻耦合网络、星形耦合网络、笼状网络等，分析它们的基本特点，我们将重点介绍笼状网络的一些优势特性，包括同步，负载均衡，抗毁性等。
ER随机网络及随机增长网络，以及它们的基本拓扑特性，包括度分布，平均最短路径等，以及ER随机网络中巨片的涌现；
广义随机图，以及配置模型，即在给定度序列的情况下生成随机模型，并对其进行理论分析；
随机重连和零模型，零模型在众多网络结构生成和分析领域具有其独特的研究价值，我们会介绍特定领域固定某些结构特征情况下的零模型构建方法；此外，我们还将介绍如果如何通过对网络进行有导向性的重连边来实现图数据挖掘算法的攻击以及增强。本课程中，介绍了经典数学图论中的随机图和广义随机图模型的建立和特性分析，指出它们具有节点之间的平均距离短和节点聚类系数小的特点、节点度服从泊桑分布，并介绍了作为基础的零模型及其拓扑性质。

讲师介绍

随机网络模型 | 网络科学导论

宣琦

浙江工业大学教授。2008年于浙江大学控制科学与工程学科获得博士学位。主要研究兴趣包括：网络数据挖掘、信号智能、鲁棒人工智能及算法安全。在CCF-A类顶会及多个国际期刊上发表学术论文数十篇。曾赴美国加州大学戴维斯分校、卡内基梅隆大学、香港城市大学从事博士后和访学研究。目前担任中国工业与应用数学学会复杂系统与复杂网络、中国人工智能学会社会计算与社会智能等专委会委员。