前言 随着近几年关于复杂网络（Complex network）理论及其应用研究的不断深入，已有大量关于复杂网络的文章发表在Science，ature，RL，NAS等国际一流的刊物上，侧面反映了复杂网络已经成为物理界的一个新兴的研究热点。人们开始尝试应用这种新的理论工具来研究现实世界中的各种大型复杂系统，其中复杂系统的结构以及系统结构与系统功能之间的关系是人们关注的热点问题。[1] 在自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。一个典型的网络是由许多节点与节点之间的连边组成，其中节点用
从随机网络到无尺度网络，复杂性蕴含于万物之间的链接，我们看到在网络中，表面的无序和深层的有序共存。网络普遍具有先发优势、适者生存、健壮和脆弱并存的特点，枢纽节点和层级结构在各种网络中广泛存在。这些复杂网络的规律，成了我们今天高效利用大数据，进而发展人工智能的一把钥匙。本篇文章的思想核心是：链接是无处不在的，复杂网络的本质是无尺度网络。充分理解网络无尺度的特点，对于我们理解和分析各种复杂事物大有裨益。抓住复杂网络中的枢纽节点，是我们处理复杂数据的基本原则，也是人工智能背后的深度神经网络的重要基础。
本文从复杂网络的研究简史出发，简单介绍了复杂网络的基本特征、几种基本的网络模型、网络挖掘方法以及在信贷反欺诈中的应用。
关于【数据分析小组】的事宜请见文末。 最近在撸复杂网络，刚刚入门，把总结的一些信息跟大家分享一下： 一、什么是复杂网络 复杂网络就是比较复杂的网络（-_-!!），比如人际关系网： （我也不知道什么电
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
在当今信息爆炸的时代，网络数据量呈指数级增长，了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一，而Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧，并提供相应的代码实例。
CNA 研究和应用爆炸式增长的突出原因是两个因素 - 一个是廉价而强大的计算机的可用性，使在数学、物理和社会科学方面接受过高级培训的研究人员和科学家能够进行一流的研究；另一个因素是是人类社会、行为、生物、金融和技术方面不断增加的复杂性。
现实世界中充满了网络世界，铁路线路网络、航空网络和人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系。在复杂网络分析的帮助下，我们期望将复杂的东西简化，找到隐藏的拓扑关系的新结构，找到节点与节点之间的规律，同时将数据可视化。本文中我们被要求对上海公交路线进行可视化。
今天我们来聊聊 Networkx，这是一个用 Python 语言开发的图论与复杂网络建模工具。它内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
在IJCAI-2019期间举办的腾讯TAIC晚宴和Booth Talk中，来自TEG数据平台的张长旺向大家介绍了自己所在用户画像组的前沿科研结果： 1. 非监督短文本层级分类； 2. 大规模复杂网络挖掘和图表示学习。 其所在团队积极与学术界科研合作，并希望有梦想、爱学习的实力派加入，共同研究和应用半监督/弱监督/无监督学习、小样本学习、大规模复杂网络挖掘和图表示学习等做大数据挖掘。 科研结果1：非监督短文本层级分类 首先以下用户和AI算法的对话，显示了现实业务中使用现有监督文本分类算法的遇到
在网络理论 的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点 和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络 结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑 结构特征的图 。复杂网络具有简单网络，如晶格网络 、随机图 等结构所不具备的特性，而这些特性往往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现实中各类高复杂性系统，如的互联网 、神经网络 和社会网络 的研究有密切关系。
复杂网络分析研究如何识别、描述、可视化和分析复杂网络（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
网络模拟器是计算机网络领域中的重要工具，用于模拟网络环境以进行实验和测试。本文将介绍5个最佳网络模拟器：Cisco Packet Tracer、Boson NetSim、GNS3、VIRL和EVE-NG。将详细讨论它们的特点、优势和适用场景，帮助读者选择适合自己需求的网络模拟器。
这一年来一直在做高效网络设计的工作，2018年即将结束，是时候写一篇关于高效网络设计的总结。
NetworkX 主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。安装networkx看以参见官网 。
Cisco Packet Tracer 是由思科系统开发的一款流行的网络模拟器，广泛用于学习和实践计算机网络知识。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
数据猿导读 随着大数据处理技术的逐步成熟和广泛应用，金融机构根据业务发展需要，开始尝试采用大数据和复杂网络技术来建立便捷性、直观性和快速反应的企业关联查询生产系统的研究。 本篇案例为数据猿推出的大型“
网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。
《链接》是《爆发》的作者，艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西的成名之作，同时也是复杂网络的奠基之作，社交网络的入门之作。巴拉巴西之前，随机网络理论一直主导者我们的网络思维，是巴拉巴西第一个证明了，我们不是生活在随机世界里，真实网络是无尺度的。 巴拉巴西在书中追溯了网络的数学起源，分析了社会学家在此基础上得出的研究成果，最后提出自己的观点：我们周围的复杂网络，从鸡尾酒会、恐怖组织、细胞网络、跨国公司到万维网，等等，所有这些网络都不是随机的，都可以用同一个稳健而普适的架构来刻画。这一发现为我们的网络研究提供了一个全新的
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化。然而，航空网络的时空演变以及疫情对整体和局部网络的影响尚不清楚，需要进一步探索。为了弄清楚COVID-19对全球航空网络有什么样的影响，以及这次事件对它的影响程度，我们研究了二者之间的关系，并揭示了其潜在的模式规律。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：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。
本文主要包含两个部分： 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置，添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为： G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
◆ ◆ ◆ 导读 你是否有过这样的经历——在火车上或者飞机上，遇到一个陌生人，因为排遣旅途中的无聊时光，你们聊了起来，后来越聊越嗨，最后你们发现竟然会有共同的朋友。 原来周围的人际圈子真小，你会不由得
以 当人们在讨论 ChatGPT 时，都在讨论什么 中共享的 ChatGPT.csv 数据集为例，只需要在上面的网页中上传这个 csv 文件，就能实时生成 这个 ChatGPT 帖子讨论中的 hashtag 话题和 user 人物共现可视化矩阵，结果文件为 Gephi 所需的 nodes.csv 和 edges.csv 和前 Top-N 权重连边的 NxN 矩阵 csv，以及网络可视化图 html 文件。
matplotlib算是python比较底层的可视化库，可定制性强、图表资源丰富、简单易用、并且达到出版质量级别。
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
利用在上一期【推送】中微博关键词爬虫，爬取了超过 4000 条微博数据，每条数据 18 个字段，这一期，我们来看看对这份数据的数据分析。包含常规可视化和复杂网络建模两部分，也许值得一个收藏、转发。
人工智能是一门非常复杂、庞大的科学，其中的机器学习、深度学习等细分学科是当下的研究热点。从1956年至今，无数科学家历经艰辛与坎坷，终于让人工智能迈出了属于全人类的一大步。从科学的角度来说，当今的人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法技术应用系统的一门科学。这门学科的研究范围包括语言识别、图像识别、专家系统和我们最熟悉的机器人等。
对于电商平台和社交平台为主的平台业务，其安全涉及方方面面，常见的如刷单、黑灰产。本文以 Louvain、FRAUDAR 和 CatchSync 这三种典型的复杂网络算法（基于图的挖掘算法）为例，结合实际业务场景，包括交易、社交和直播等互联网平台的核心业务，介绍复杂网络算法在平台业务安全中的应用实践，为互联网平台对抗黑灰产提供一些可借鉴的经验。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。
一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而可以实现模型压缩与加速，就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。
一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 image.png 2、网络簇结构 网络簇结构(network cluster structure)也称为网络社团结构(network community structure)，是复杂网络中最普遍和最重要的拓扑属性之一。网络簇是整个网络中的稠密连接分支，具有同簇内部节点之间相互连接密集，不同簇的节点之间相互连接稀疏的特征。 3、复杂网络的分类 复杂网络主要分为：随机网络，小世界网络和无标度网络。 二、谱方法介绍 1、谱方法的思想 在
你总是要先扛过沮丧的今天,才有真实可期的明天.成年人的世界向来没有容易二字.总有一个时刻,在你或长或短的生命里,一定至少有一个夜晚,你站在窗前,看着窗外的世界,觉得无比沮丧,但是你可以选择拥抱光明,允许自己有沮丧和疲惫的权利,但不忘保持战斗力.嘴上喊着丧,却没有停止脚步,唯有化沮丧为力量,坚持向前走,才能将今日的丧,蜕变成明日的喜.这就是平凡如你的不平凡之处.
开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。应用于知识图谱可视化， 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。 应用于知识图谱可视化，复杂网络可视化分析，关系图可视化，网络拓扑图，布局算法，社区发现算法等可视化场景。可以作为 network，grap
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图结构：是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中，任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的，图中任意元素之间都可能相关。
近日，南京信息工程大学智慧医疗研究院徐军教授团队成员甘晓博士和北京交通大学周雪忠教授、美国东北大学Albert-László Barabási教授，以及中国中医科学院和湖北省中医院等联合团队在Science子刊Science Advances上发表了题为 “Network medicine framework reveals generic herb-symptom effectiveness of traditional Chinese medicine”的研究论文。
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图；内置许多标准的图论算法，节点可为任意数据；支持任意的边值维度，功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 深度学习模型架构越复杂越好吗？ 自过去的几十年里，人工神经网络取得了显著的进展，这归功于一种理念：增加网络的复杂度可以提高性能。从 AlexNet 引爆了深度学习在计算机视觉的热潮后，研究者们为了提升深度网络的性能，精心地设计出了各种各样的模块，包括 ResNet 中的残差，ViT 中的注意力机制等。然而，尽管深层的复杂神经网络可以取得很好的性能，但他们在实际应用中的推理速度往往会受到这些复杂操作的影响而变慢。 来自华为诺亚、悉尼大学的研究者们提出了一种极简的神经网络模型 Va
在构建网络连接时，选择适合的接入方式是至关重要的。本文将深入比较PPPoE和DHCP两种常见的接入方式，帮助您了解它们的优劣势和适用场景，为您提供实际操作价值的解决方案。让我们一起来探讨，为您的网络选择最佳的接入方式。
网络模型已经成为抽象复杂系统，是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是根据数据进行估算（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。也就是说：网络中的所有其余节点如何预测网络中的给定节点？
RIP 协议和 OSPF 协议是两种内部网关协议 (IGP)，它们在计算机网络中大量使用，用于指定数据传输的最佳路由。
【导语】ICLR 是深度学习领域的顶级会议，素有深度学习顶会 “无冕之王” 之称。今年的 ICLR 大会将于5月6日到5月9日在美国新奥尔良市举行，大会采用 OpenReview 的公开双盲评审机制，共接收了 1578 篇论文：其中 oral 论文 24 篇 (约占 1.5%)，poster 论文共 476 篇 (占30.2%)。在这些录用的论文中，深度学习、强化学习和生成对抗网络 GANs 是最热门的三大研究方向。此前，AI 科技大本营已经对 ICLR2019 的论文投稿及接收情况与高分论文进行了报道和解读，大家可以再回顾一下。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/o-P9EUMPbAZlTwbykBioPQ
感谢eBDA工作室的投稿！ eBDA工作室是植根于运营商的一支数据分析团队，是由一群喜欢数据分析和创新的小伙伴组成的，成立两年以来，我们在底层数据存储HDFS/ORCFile，计算框架和资源管理MapReduce/Storm/Spark/Yarn，到数据分析工具Hive/Pig/R/Spss，数据集成Flume/Kafka，再到可视化工具Tableau/Echarts都有所涉猎，我们非常希望通过大数据文摘这个平台认识更多的朋友，充分交流，共同进步！ 欢迎个人转发至朋友圈，自媒体或机构转载务必后台留言申请授权
在反映大量人群或事物之间的关系时，社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如，群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系，这样更加美观，特别是当应用较多
AI科技评论报道 AI科技评论今天推出海外高校博士招聘，来自佛罗里达国际大学的骆东升教授团队等你加入！系招收2022秋季/2023年春季入学的博士生 2 名，提供含学费，保险和生活补助的TA/RA全额奖学金。 另招收实习（可远程）多名。无需GRE成绩，也欢迎非计算机专业同学咨询。 研究方向（包括但不限于） 图神经网络 XAI 复杂网络分析（异构图，多图等） 时间序列分析 自监督学习 导师介绍 Dongsheng Luo（骆东升） 将于2022年秋季加入佛罗里达国际大学 (FIU) 工学院计算机系，担任助理
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