基于模体的网络结构复杂性测算.pdf

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1、2015年第7期s。i。。。dT。盏。。tR。。踟h2015N。．7doi：10．3969／j．issn．1000—7695．2015．07．038基于模体的网络结构复杂性测算武玉英，谭燕军，何喜军(北京工业大学经济与管理学院，北京100124)摘要：根据复杂网络局部结构研究的前沿理念和方法——模体理论，研究汽车合作网络的局部结构特征，分析汽车合作网络主要的合作机制；并结合网络结构熵理论提出基于模体的网络结构熵测度方法，以多个节点构成的局部结构为基元测度网络的复杂性，分析模体结构的分布对网络整体结

2、构复杂性的影响。研究表明，基于模体的网络结构熵与传统结构熵计算方法具有较强的相关性，基于模体的网络结构熵是对传统网络结构熵定义的一种改进与拓展，更全面地测度了网络结构的复杂性。关键词：模体；网络结构熵；汽车合作网络；复杂性中图分类号：N94文献标志码：A文章编号：1000—7695(2015)07—0204—05TheMeasurementofNetworkStructureComplexityBasedonMotifyWUYuying．TANYanjun．HEXijun(SchoolofEcon

3、omicsandManagement，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China)Abstract：Thelocalstructurecharacteristicsofautomobilecooperationnetworkareresearchedcombinedwiththemotifytheory，whichisacutting—edgetheoryandmethodusedtostudythelocalstructurecharact

4、eristicsandthemaincoopera—tionmechanismofthecarcooperationnetwork．Thenetworkstructureentropybasedonthemotifytheoryisappliedtomeas—urethecomplexityofnetworkandanalyzetheinfluenceofthedistributionofthenetworkmodelstructureonthewholenet—·workstructure．It

5、issuggestedthatthereisagreatconnectionbetweenthenetworkstructureentropybasedonthemotifytheoryandthetraditionalstructuralentropycalculationmethod．Comparedwiththetraditionalnetworkstructureentropy，thenetworkstructureentropybasedonthemot@theoryisimproved

6、toshowtheimportanceofmotifystructureinthenet-workmorecomprehensively．Keywords：motify；networkstructureentropy；automobilecooperativenetwork；complexity络的演化规律。1文献综述复杂网络中的社团结构表明网络整体由多个区复杂网络是当前最重要的多学科交叉的研究领块组成，反映了网络整体的结构功能，社团结构区域之一，研究复杂网络中个体之间相互作用的拓扑块内部的节点问

7、的联系较紧密，区块之间的联系较结构对网络行为的影响是目前复杂性理论研究的重为稀疏。模体则是介于社团结构和单个节点之间点。熵是系统无序化的度量，是反映网络异构性和的网络结构形式，它反映了网络的局部特征。从Mi—复杂性的重要指标。在网络的复杂性测度上，LuisAlo等人在《Science}上发表的文章中引入模体的NunesAmaral等。。系统地论述了复杂性理论的主要概念，模体的研究已应用于生物学、数学、物理学工具和概念；XinWenHe等人利用熵理论提出测和社会科学等众多学科。国外学者Squarti

8、ni和Gah-度组织协调网络复杂性的熵模型；MatthiasDehmeraschellil14]研究了世界贸易网络的模体结构特征并探等人根据香农熵的概念提出了基于分区的信息讨了模体结构在网络中的重要性。国内学者孔德生网络复杂性测度方法。国内的学者王红卫等、李等¨引、邹青宇等刮分别研究了蛋白质反映网络和伟钢J、李习斌、吕坚等J、何天祥J、阳波转录调控网络的模体识别过程；缪莉莉等人Ⅲ运用等_l利用熵的思想对系统结构的复杂性进行测度；模体搜索算法和评判标准辨识科学家合作网络的模罗鹏等人¨