复杂网络分析优选九篇

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第1篇

[关键词] 企业营销 复杂网络 统计参数 决策研究

随着科学技术的进步和生产力的发展,政治、经济、社会环境发生了巨大变化,顾客的消费水平不断提高,使得企业间的竞争日益加剧。企业为了提高竞争力而采取了许多先进的制造技术和管理方法。营销管理日益受到企业的重视,企业在全球市场中不再作为单个实体而是作为营销链的一部分参与竞争,企业之间的竞争已经转化成为营销系统之间的竞争。营销系统是在竞争、合作、动态的环境中,由厂商、各级销售和客户等成员实体构成的快速响应环境变化的动态销售网络。在竞争、合作和动态多变的市场环境下,复杂营销网络中的每一个成员都有自身的经营策略,每个成员的目标都是通过不断提高自身对市场的适应能力从而提高其竞争力来获取利润。可见,营销系统是一种复杂的自组织、自适应性网络系统,因而用复杂网络的研究方法可以发现其它方法不易揭示的该类系统的有趣而且重要的性质,而这些宏观规律对系统的运作管理和科学决策具有重要的参考价值。

一、复杂网络的统计参数

复杂系统可以被理解为一个关系网络, 这个关系网络由一个个节点所组成, 这些节点之间依据一定的规则、相互关系而维系着系统整体的存在。在社会经济系统中作为复杂系统的网络无处不在, 如人与人之间的社会网络、资源共享网络、绿色经济网络、企业之间的产品生产和销售等方面的竞争网络、国家内外之间的贸易合作网络等等。复杂网络研究是从统计角度考察网络中大规模节点及其连接之间的性质, 这些性质的不同意味着不同的网络内部结构, 而网络内部结构的不同导致系统功能有所差异。在现实的社会经济系统中,我们将每一个企业主体看做是一个节点,而企业之间的博弈规则看做是连接节点的边,于是系统中存在的主体便构成了一个网络。

1.平均路径长度(Average path length)

网络的特征路径长度 是所有节点对之间的最短路径的平均值, 表示为

(1)

其中表示节点之间的最短路径值。

研究表明,尽管许多实际网络的节点数巨大,但网络的平均路径长度L相对于N来说却很小,这种现象称之为“小世界效应”。

2.聚类系数(Clustering coefficient)

节点的聚类度的所有邻居节点之间实际的连接数与理论存在的最大连接数之比, 表示为

(2)

其中为节点的度。平均聚类系数C定义为所有节点的聚类系数的平均值, 表示为

(3)

研究表明,在大多数情况下,复杂网络的集群系数都要比随机网络和规则网络的集群系数大得多。正如常言所说的“物以类聚,人以群分”所描述的那样,社会经济网络的一个典型的特征就是小集团集群的形态。

3.度及度分布(Degree and degree distribution)

图论中节点的度定义为与该节点连接的其它节点的数目,通常用分布函数 来描述网络中节点的度分布情况, 表示一个随机选定节点的度恰好为 的概率。节点度的分布特征是网络的重要几何性质,规则网络中各节点的度值相同,符合Delta 分布,随机网络的度分布可近似为Poisson 分布,大量的实际网络存在幂律形式的度分布,称为无标度网络。无标度网络是节点与节点之间的连接分布遵循幂律分布的网络,即节点度分布服从幂律分布。在这种网络中,大部分节点只有少数连接,而某些少数节点则拥有与其他节点的大量连接,即存在一些关键的中枢节点。这种网络对于随机性错误具有较强的鲁棒性,对于人们的蓄意攻击或破坏却具有较强的脆弱性,疾病在这种网络上极易传播。

二、企业营销网络分析

企业的产品营销系统是由厂商、各级销售和客户共同构成。现实中的企业营销系统通常由于销售(制造商、商和批发商)的分布范围的不同以及它们之间存在着各种各样的联系, 往往形成一个庞大的复杂网状结构。企业产品的营销过程, 也可以看成是厂商生产出来的产品通过各级销售, 最后扩散到用户中的扩散过程, 或者说是企业产品从厂商到销售, 最后到用户的传播过程。所以厂商、各级销售和用户就构成了企业产品在营销网络中的节点,节点之间的营销关系构成了网络中的边。

三、模型的建立

分析了企业营销网络中企业之间的营销关系,提出了一种新的演化模型来模拟其网络的演化过程,该模型的基本思想源于局域世界演化模型,演化过程中考虑两种基本因素:增长和局域世界优先连接。

1.增长模型

考虑到企业营销网络的演化特点,新模型的初始条件与其他模型有些区别,它起始于个节点,条边,节点之间两两相连, ,第一次新增节点具有m条边,并且这m条边分别和每个已有节点相连。这样,在之后的每一个时刻便会添加一个新的节点,而该新节点边的条数m是从以概率选取,这里是选取边数为的概率。那么在时刻之后,该网络便有个节点,条边的网络。

2.优先连接模型

在该模型中,网络中原有的节点连接新的节点的概率与以下两个因素有关系:

(1) 与节点的度有关系,这种关系是正比关系。

(2) 与节点的局域世界也有关系,节点优先连接机制不是对整个网络,而是在每个节点各自的局域世界中有效。随机地从网络已有的节点中选取m个节点,作为新加入节点的局域世界。新加入的节点根据优先连接概率来选择与局域世界中的m个节点相连。

四、仿真分析

1.仿真设计

为了验证统计企业营销网络的统计特性,以青海省城乡私营企业所构成的批发和零售业企业营销网络为例,基于上述网络模型构造算法的描述,利用VB语言编程实现模型的构建,构建出的模型如图1所示。实现时根据网络演化模型的构造算法,初始时先确定节点的总数,然后根据构造算法得到相应网络模型的邻接矩阵,最后再依据邻接矩阵计算网络的度分布、平均最短路径和平均聚集系数。

2.数据分析

以大圆点代表批发商,小圆点代表销售商, 边代表它们之间所存在的营销关系,不同的节点代表不同的企业。 通过直观的观察可以了解到,在企业营销复杂网络中批发商和销售商的营销关系比较密切, 相对来说批发商或销售商之间的营销关系却较为缺乏。也可以看到节点之间的距离很小,是一个典型的小世界网络。各成员企业间的联系的分布是不均匀的,这主要是由于成员的地位不同造成的。与核心企业的联系密集,节点度就大;而与小的非核心企业联系稀疏,节点度就小,即存在优先连接,新加入该系统的企业会优先选择与那些在社会中影响力较大、实力雄厚的企业进行合作,表现在网络中就是首先选择与度比较大的节点进行连边。

下面的仿真图只是仿真过程中的部分结果。从仿真结果可知,网络的平均路径较小,随着网络节点数的增加呈现上升的趋势,但增加的速度较为缓慢,以网络节点数 的对数成正比。如图2所示。网络的平均聚集系数较高,随着网络节点数的增加呈现下降的趋势,但不会随着网络节点数的无限增大而趋于0,表明此网络具有小世界网络的特点,如图3所示。网络的度分布服从幂律分布,在网络中拥有少量度很大的节点,而大部分节点的却为2,相对来说,这些节点的度很小,满足无标度网络的第一个重要特性。

3.复杂网络统计特性对企业营销工作的指导意义

复杂网络的最终目的是通过对现实网络模拟,仿真得到相关数据,通过对数据的分析,更加科学合理的预测和控制相应的网络行为。本文中生成的网络模型较为真实的反应了现实网络的特性,因此在该网络模型中得到的统计参数也能反应现实网络的实际意义。

(1) 复杂系统理论中复杂网络具有自组织现象, 通过合理的运作, 企业可以扩大网络中已有节点之间的营销合作,即网络内部的演化。例如,生产商企业可以对其网络中某些中枢节点的商赋予一定权限, 使其进行低成本销售策略, 从而增加网络内部与其它节点连接比较少的节点与这些中枢节点的连接,从而使得营销网络内部边的线性增长。

(2)生产厂商或产品销售企业可以使用比竞争对手更具诱惑力的销售方式,一方面,稳定营销网络中已存在的合作节点, 增强节点构成者的满意度, 从而达到增强营销网络鲁棒性的目的;另一方面,吸引更多的新企业加入到网络中,使网络规模不断增加。

(3) 市场销售对于企业而言具有信息反馈的作用,企业应重视营销过程中所得到的反馈信息, 一方面研发能够不断满足客户需要的新产品,另一方面对现有的产品和服务进行改进, 提高客户的满意度, 从而阻止竞争对手对合作客户的争夺,防止企业的退出。

(4) 企业要想在激烈的市场竞争中长盛不衰,必须要有不断的创新(制度创新和技术创新)。创新将打破原有生产销售合作网络中的均衡。创新与竞争可能会导致网络中的某些企业破产,这些企业破产会不会导致网络的剧烈变动甚至整个结构的变更实际上依赖于这些企业在网络中的重要程度,政府应对这种核心企业采取适当的政策加以保护。

五、结束语

本文以企业营销网络为例,模拟构建了网络模型,通过对该模型的统计参数的理论描述和计算机仿真,初步探讨了统计参数对企业营销网络的指导意义。在进行仿真分析过程中也发现,由新模型所生成网络的平均最短路径和企业营销网络的真实数据还是有些差别,在上面所示的仿真结果中,平均最短路径要比真实数据大。当调整模型中的参数时,虽然能够使得平均路径趋于真实数据,但是此时,其它部分却又与实际的数据有些差别。因此,我们需要继续研究其中的原因,来改进新模型,使其更加适合企业营销工作网络的演化方式。

参考文献:

[1]侯明扬:复杂网络理论在企业营销中的应用研究[J]. 华东经济管理, 2008 (2) :1322134

[2]刘宏鲲 周涛:中国城市航空网络的实证研究与分析[J]. 物理学报,2007 (1) :1062113

[3] Watts D J, Strogatz S H. Collective dynamics of‘small-world’networks[ J ]. Nature, 1998,393 (4) : 440 - 442

[4] Dorogovtsev S N and Mendes J F F. Evolution of Networks [EB/OL].[2007-10-27].省略- /abs/cond-mat /0106144v2

第2篇

【关键词】拓扑；计算机网络；复杂网络理论

复杂网络理论已经广泛应用于人们的日常信息生活中，本文将对复杂网络的研究进展与基础知识进行介绍。复杂网络理论的研究工作自身则具有比较鲜明的跨学科特色，在研究过程中会遇到许多难点，本文重点探讨在网络拓扑应用中，复杂网络理论的模型与特性。

1复杂网络理论

复杂网络即是一种具有内部相似性、有组织的网络形式。复杂网络的复杂性体现在以下六个方面:第一，结构复杂，复杂网络内部包含了数量巨大的网络节点，对各个网络节点进行排列与组合可以形成不同类型的网络结构，不同结构所体现出来的特征也是多种多样的;第二，网络进化。网络进行即网络节点消失或产生的过程，比如链接或网页可能随时出现或消失，其根本目则在于提高复杂网络的实用性，体现出网络进化的特点;第三，连接多样性。复杂网络中由于不同节点的特点不同，所采用的连接形式也存在较大的差异;第四，动力学复杂性。在不同结构特征的表现下，不同节点之间会体现出一定的复杂性特点;第五，节点多样性。节点作为网络中十分重要的组成部分是网络不中同事物的一个具体体现，由于不同计算机设备之间存在着巨大的差异，这就造成节点的差异，体现出节点多样性的特点;第六，多重复杂性融合。这种表现就是以上五点综合起来所形成的特点，这种综合性的特点直接决定了拓扑结构的特点。

2复杂网络理论的应用

2．1计算机网络同步行为研究

复杂网络中最常见的现象是同步行为，不同节点与网络拓扑之间在内部关系上也存在着比较明显的同步性倾向，然而对于部分特殊情况来说，同步行为可能并不利于提升用户的使用体验，甚至会对数据的储存与计算造成干扰。随着当前我国无线通信技术的不断发展，许多网络内部的信息需要由同一台路由器进行传送，不可避免地出现同步现象，所产生的同步行为包含两种，其中一种是路由信息同时生成，另一种是路由信息同时中止，第一种同步行为可能造成局域网络拥堵，另一种行为而会造成局域网络瘫痪。随着各大通信企业已经会对这方面的问题提出了大量的解决方案，但到日前为止，还能够哪一种方法能够彻底纠正同步行为所造成了危害。

2．2计算机网络拓扑行为的演化模型

当前世界范围内所广泛应用的网络拓扑模型主要包含两种，其中一种是局部演化模模型，另一种是复杂网络演化模式。通过自治域与路由器两个层面对拓扑结构进行刻画。在路由器层面，不同网络节点通过路由器体现出来，路由器设备的连接即是网络边际。在自治域层面，不同节点之间的连接通过边界网关体现出来。

2．3计算机网络拓扑模型的架设基础

计算机网络拓扑形态结构当中所具有的各种形态结构都需要图2拓扑结构在单独的搭建标准与适用环境中才能够发挥作用，在传输技术方面，网络拓扑结构主要包含两大类，分别是广泛散播方式与点对点传播方式，这两种传播方式都一定程度会干扰至计算机网络拓扑行为，即使要对网络形态与结构进行改良，也需要在数据资源充足的条件下才能够发挥出网络协议分析技术的调整作用，只有在数据库能够采集至网际间信息数据时，网络分析技术才能够投入应用。

2．4病毒防治方法

做好网络安全工作本质上就是综合运用各种手段解除病毒或是抵抗病毒，最大程度上将病毒对于网络的破坏降到最低限度。已往所采用的防毒措施是在特定网络病毒传播模型的基础上，平等对待全部网络节点，对网络内部的各个节点进行随机选取，然而这种防毒方法所体现出来的局限性是十分明显的，无法防止病毒进一步的蔓延。而单位计算机出现病毒感染的概率比较低，一旦发生感染，病毒侵犯的面积则可能会十分庞大，防御计算机病毒工作即是挑战也是机遇。利用复杂网络理论，程序设计人员可以制作一个病毒传播模型，依照人们对于病毒传播原理的有关见解，产生专门的拓扑结构，使网络拓扑结构与病毒传播原理相互作用，对病毒的蔓延起到阻止作用，其中重点的研究内容是延缓病毒传播速度与防御病毒两个方面。

3复杂网络理论的应用前景

复杂网络理论需要仍处于比较初级的发展阶段，但在人类对于网络世界的理解与认识上，复杂网络起到了理论丰富与知识拓展的作用。可以预见的是，在当前社会全面进行信息化时间的大背景下，复杂网络理论所发挥出来的重要作用是其他理论与技术不可替代的，计算机网络拓扑与复杂网络理论相结合，可以在未来一段时间内形成一套固定的规律并投入到技术应用中，在有关研究成果与应用经验的不断积累下，能够对现有的网络结构进行进一步的优化，提高网络信息传递效率，改善用户的网络信息应用体验。

4结语

计算机网络具有系统复杂性与规模庞大性两方面的特点，通过已往所采用的排列与组织方法很难理清庞大且复杂的网络拓扑结构。这就需要针对计算机网络的复杂性特点专门形成一套理论体系，即复杂网络理论，通过这种理论，人们可以通过一种更加快捷、更加简单的方式来刻画出计算机拓扑行为，使人们能够发现优化网络拓扑行为的方法，推动网络信息的合理化发展。

参考文献:

［1］张志鹏．基于复杂网络理论的计算机网络拓扑研究［J］．电子制作，2015，06(01):29～30．

第3篇

关键词：设备供应商；复杂网络；复杂性分析

中图分类号：F407文献标识码： A

Complexity Analysis of Mechanical Equipment Suppliers

Author

Abstract: In order to improve the management level of equipment suppliers, an analysis method of equipment suppliers based on complex network theory. Firstly, the supplier network is constructed, in which the nodes are abstracted from the equipment and suppliers and the edges are abstracted from the relationship between nodes. Then, some characters of network are defined, such as degree and betweenness. Finally, a NC is studied as an example to illustrate feasibility of the method.

Key Words: Equipment supplier; Complex network theory; Complexity analysis

引言

机械设备向着精密化、复杂化的角度发展，因此在设备制造过程中需要多家供应商协同参与，共同完成制造过程。如何充分利用外部资源，通过对供应商的整合来提高供应商管理水平，提升企业的整体效率、降低运行成本，对于企业发展具有重要意义。目前对于设备供应商管理的研究集中在供应商管理模式、管理绩效评价、管理策略和特定行业的应用研究等几个方面[1-4]。以上的研究多是着眼于整体供应链，从整体的角度构建、分析供应链的性能指标。从具体设备的角度出发，构建设备供应商网络，进行复杂性分析，对于精确控制设备供应商网络性能，提高设备设计制造过程可靠性，具有一定的意义。

设备供应商网络的构建

机械设备可以依据功能独立原则分解为多个相对独立的子模块。其中，一个子模块可以由多家供应商进行供应，一家供应商也可以提供多个子模块，因此供应商和设备模块可以形成一个网络，称之为设备供应商网络。

从复杂网络角度，网络可以表示为，其中表示网络内的节点，表示网络内的节点间的边，表示网络内的节点间边的权重[5]。下面将从这几个方面论述设备供应商网络的生成。

节点

网络中的节点有两类，设备节点和供应商节点。设备节点是指在制造过程中，对设备进行合理划分后得到的子单元，一般作为一个独立部分处理，比如机床的床身等。对于设备节点的划分层次有粗有细，取决于制造的实际需要，一般要考虑功能和结构正交的原则。供应商节点是指为设备节点提供设备的节点，是由实际供应商抽象而来的。一个供应商节点可以供应多个设备节点，同理，一个设备节点也可以由多个供应商节点进行供应。

边

边也有两类，设备节点间的边和设备节点与供应商节点间的边。设备节点间的边表示设备间的装配关系，而设备节点与供应商节点间的边则表示供应关系。目前没有考虑供应商之间的关系。

权重

本文中权重取0-1，即节点间有边的，权重为1，反之为零。

供应商网络构建方法

在获得网络的元素后，网络的构建可以根据如下顺序进行：

Step：1 对选定的设备依据功能独立原则进行分解，得到子模块；

Step：2为每个子模块分配合适的设备供应商；

Step：3 构建网络；

Step：4 检查网络。如果符合要求，则结束。否则转向Step1。

网络分析指标

从抽象网络的角度看，所有的网络都可以用一些特定的指标进行描述，如度、介数、聚集系数、平均聚集系数和鲁棒性等。通过这些指标可以反映网络的某些特性，为我们了解和改进网络性能提供帮助。

典型拓扑特性指标

拓扑指标是指描述网络自身特性的指标，对于复杂网络来说，一些指标是通用的，比如度、介数等。这些指标从不同的 角度描述了网络的特性，可以通过这些指标来发现和控制网络的质量，已达到提高供应商管理的目的。

表 1 复杂网络拓扑指标

指标名称 表达式 意义

度 网络中与该节点相连的节点的数目

介数 节点在网络中的重要性

聚集系数 量化网络中节点聚集成团的趋势

平均聚集系数 网络中所有节点的聚集系数的平均值

鲁棒性 网络中一个或数个节点发生随机故障或者遭受蓄意攻击后，网络仍能保持联通的特性

需要指出的是，上表中的意义是指节点在网络中的抽象意义。结合具体的网络语境，可以对其进行扩展，得到新的物理意义。

下面以节点的度为例，描述拓扑指标的物理意义。节点度的基本意义是指与该节点相连的节点的数目，分为出度和入度。结合供应商网络的具体意义，可以将度的意义拓展。针对设备节点来说，重点考察的是节点的入度，即该节点可以由多少节点供应，表示该设备可以由多少供应商提供；对于供应商节点来说，重点考查的是其出度，即该节点可以为多少节点提供服务，表示该供应商可以提供多少设备。

其余指标的意义在此不再赘述，可参照该方法进行扩展。

算例

为了验证本文提出的方法，下面以某型号的数控加工中心为例，构建了供应商网络，并对其中的指标进行了讨论。

图 1 数控加工中心及供应商网络

该数控中心的三维模型如图1中的（a）所示，可以分解为基础部分、自动换刀装置、主传动系统、伺服进给系统等功能相对独立的子模块。各个子模块的供应商包括西门子、德玛吉、三菱等，如图1中（b）部分所示。因为供应商较多，这里只给出了部分。根据文中提出的建模方法，可以构建出数控加工中心的供应商网络，如图1中的（c）部分所示，一共80个节点，包括21个设备节点，59个供应商节点。

通过计算，可以得到设备节点的入度，如图2所示。从图中可以看出，大部分设备的供应商较为充足，可以满足制造过程需要。节点12,9和15的入度较小，说明所对应的设备模块的供应商较少，存在一定的供应风险，应该提高这些节点的供应商数量，以保证制造过程的顺利进行。

图 2 设备节点入度

供应商节点的出度如图3所示。从图中可以看出，节点29对应的供应商出度最高，说明该供应商的供应能力更强，可以为设备制造过程提供更多的支持。而节点38到节点43，节点61到节点80所对应的供应商的出度较低，说明这些供应商的功能应能力较弱，只能为制造过程提供部分支持。在供应商管理过程中，要注意出度高的节点的管理，适当扩大出度低节点的数量，一方面可以保证设备的供应，另一方面可以扩大选择的范围。

图 3 供应商节点出度

网络节点的介数如图4所示。从图中可以看出，只有少量节点具有较大的介数，大部分节点的介数都非常小。该现象的物理解释就是，该网络是一个严重异质的网络，少数节点起到非常重要的作用，大部分节点起的作用都很小。

图 4 网络节点介数

网络节点的聚集系数如图5所示。聚集系数表征的是网络中节点的交汇和合作程度，从图中可以看出，设备节点的聚集系数较高，供应商节点的聚集系数很低。通过网络的物理意义可以给出相应的解释：所有供应商节点的都指向设备节点，因此设备节点的聚集系数较高；而供应商节点间不存在合作关系，因此聚集系数较低。

图 5 网络节点聚集系数

网络的鲁棒性如图6所示，给出了随机出错和蓄意攻击情况下的网络效率。通过图中可以看出，在随机出错情况下，大约25%的节点出错后，网络的效率会下降至原来的一半。在蓄意攻击情况下（按照节点介数高低进行删除），在15%的节点出错是，效率就会下降为原来的一半，因此该网络具有一定的鲁棒性。

图 6 网络鲁棒性

结论

本文从复杂网络理论出发，提出了机械设备供应商网络的概念，并对网络的生成、常规指标计算等进行了详细讨论，并以某型号数控加工中心为例对本文提出的方法进行了验证。通过以上研究，可以得出如下结论：

1）从产品角度出发，采用复杂网络理论构建供应商网络，可以更好地发现设备供应过程中的薄弱环节，提高供应商管理水平

2）网络的拓扑指标具有特定的物理意义，在不同的语境下可以进行扩展，得到新的物理意义，用来指导网络研究

3）通过某型号数控加工中心的算例，表明了本文方法的可行性。

参考文献

[1] 周梅芳. 中小企业供应商管理指标体系研究[J]. 中小企业管理与科技, 2014,(1):27-28.

[2] 汤传毅, 万融. 论现代企业供应商管理的新模式―生态型供应商管理[J]. 企业经济, 2004,(3):21-22.

[3] 陈憬, 徐迪. 供应商管理在跨国机械制造企业的应用[J]. 厦门大学学报（自然科学版）,2003,42:15-19.

第4篇

关键词：网络化软件 网络特性 网络结构

中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）04-0220-01

网络化软件的媒介是互联网，运行元素是网络信息和资源，软件的功能就是通过元素之间的操作和协作实现的，从而建立一个多软件混合系统。现阶段，网络技术和软件技术，不断完善，应用面也越来越广，人们提高了软件服务的要求。在这个影响下，软件系统更加复杂，规模也有所扩大。现对网络化软件的复杂网络特性进行分析，并总结如下。

1 网络化软件的意义和特点

科技的发展，促使计算机得到了更好的应用，并在社会的各个领域中，具有比较重要的作用。在网络化软件中应用中，相关人员应了解其重点内容，例如人们对网络话软件的要求不断增加，软件的应用深度和广度不断增加[1]。网络化软件属于互联网中的一部分，主要是应用网络信息和资源，通过这些基本元素，促使该复杂的软件系统能够顺利操作。

网络化软件能够作为计算机一种面向服务的应用形式，主要的操作方式，是元素之间的相互作用，通过这种方式为人们提供能需要的服务。网络化软件能够根据人们不同的需求，及时改变，更好的实现动态化管理和服务。在应用网络化软件的过程中，应始终坚持以人为本，为人们提供更好的软件服务，促进经济水平的提升。

2 网络化软件的复杂网络特性分析

现阶段，计算机和网络都得到较好的发展，不断完善了PC软件的形态，并在发展中，逐渐融合优秀的内容。网络化软件突出了网络基础设施在系统中的地位，从而反映出系统元素的重要作用，更好的为客户服务，现对网络化软件的复杂性进行全面且综合性的分析。

2.1 基础设施

2.1.1 Internet

Internet拓扑建模这项工作比较复杂，相关人员应在分析中，掌握其包含的规律。从而更加全面的认识Internet，这种方法能够为软件的设计和实现，奠定有利的基础[2]。Internet拓扑建模，能够更好的解释网络的复杂性，计算机网络不断创新，相关人员需要大量的数据，对网络度量指标和软件内部的相关性进行分析，从而使这个软件的功能得到更好的发挥，增加Internet的可靠性，提升Internet的应用效果。

2.1.2 WWW

WWW 是人们获取信息和共享信息的途径，在WWW的应用中，链接结构具有重要的作用。现阶段，我国WWW的应用规模不断扩展，并迅速发展，在网络软件的应用中，是一个非常重要的载体。从微观角度进行分析，相关人员可以利用量化指标和复杂的网络特性分析，对搜索功能、社会发现工具及评价内容进行不断完善，所以WWW具有重要作用。如果从宏观角度进行分析，应综合多种应用工具和系统进行考虑，利用WWW的信息潜能。

2.2 应用服务

2.2.1 web 服务

Web服务主要是根据Web自身的环境实现的，在这个过程中，可以对环境和模块化的应用程序进行完善，Web是一种非常重要的信息资源。相关人员应明确Web是通过Internet 进行和访问的，所以在这个过程中，要采取合理的技术，对Web服务进行审视，延伸软件技术，更好的解决功能的封装、消息的传送以及动态的绑定工作。相关人员还应了解到Internet 可用公共 web 信息资源与服务有一定局限性，这种情况导致信息和数据的收集和整理工作的难度有所加大。所以研究人员应根据Web和Internet 的特点，深入对数据和Web服务的开发与研究工作。

2.2.2 面向对象软件

软件属于一种人工智能化系统，具有拓扑结构和功能性指标，相关人员应对这些功能性指标进行科学且合理的分析，合理且有效的描述来软件的结构情况，并对软件结构进行量化分析。通过这种方式实现软件结构的完善，软件结构表示一种互连内容的复杂网络拓扑形态，相关人员可以通过网络，分析软件结构信息，更好的理解软件的本质，从而软件的复杂特性和量化奠定良好的基础。

2.2.3 语义 web 服务

Web是一种技术，主要以服务核心，如果这个内容缺乏对服务的约束，很可能导致相反的效果。相关人员应支持语义的属性描述，发现Web服务存在的问题，合理解决，从而保证机器处理的精确性，避免不合理的方式，给实用化进程造成影响[3]。相关人员应从语义层，描述Web服务能力和属性，从而更好的描述软件功能，提高Web的服务选取效率和软件分析的针对性和准确性，为自动发现服务和选择服务，提高较好的理论基础。

在社会主义现代化基础建设及信息化时代不断进步的背景下，相关人员应了解软件技术的重要作用，确保软件能够在服务中坚持以人为本和认真严谨的原则，从而更好的社会的生产生活服务。网络化软件在应用中，具有个性化和多元化的特点，该软件还能够提供生产指导和服务构造说明。 在科技发展和互联网发展的影响喜爱，网络化软件及资源，受到人们的广泛关注，所以不断对虚拟化服务器进行创新，实现整个工作的关键性内容。

3 结语

通过上文对网络话软件的复杂网络特性分析，我国软件技术发展速度较快，相关单位一直致力于开发质量高、安全性强的产品和服务，从而在社会的各个领域中得到较好的应用。网络技术的不断发展，网络话软件的构成越来越复杂，相关人员应不断改善网络软件系统，更好保证其作用。网络发展规模和复杂堵不断增加，为网络化软件系统带来了新的挑战，所以相关人员应从网络化、服务化、社会化的角度，对网络话软件的复杂网络特征进行全面且深入的研究，通过实证分析，了解网络化软件的设施需求，满足其应用服务方面及其他方面的要求，为我国软件工程的迅速发展奠定良好的基础。

参考文献

[1]马于涛，何克清，李兵，刘婧.网络化软件的复杂网络特性实证[J].软件学报，2011（03）：179-180.

第5篇

关键词：

车载自组织网络；复杂网络；抗毁性；随意攻击；蓄意攻击；仿真

中图分类号： TP393.1 文献标志码：A

0引言

移动Ad Hoc网络（Mobile Ad Hoc NETwork， MANET）是一种自组织无线网络，由于它不需要基础设施支持，因此网络部署快速，扩展方便，使得它被广泛应用于军事、救灾、商业等各领域。近年来，城市车辆与日俱增，移动网络技术日益突破，车辆自组织网络（Vehicle Ad Hoc NETwork， VANET）[1]作为一种特殊的MANET网络也快速引起高度重视。在VANET中，在一定的区域内使用无线网络通信技术将车辆与车辆以及车辆与固定基础设施连接在一起，从而一个车辆间多跳通信网络在现有道路上被动态、快速地构建，且具有自组织、分布式控制的特点，因此，VANET在交通方面具有良好的应用前景，如信息预警、行车安全、车辆之间通信及车辆Internet访问等。

VANET既具MANET网络的特点，如拓扑结构动态变化、自组织无中心、低带宽等，又有自己的特点，比如快速移动性、拓扑变化频繁、间歇连通性、网络规模大、充足的能量供应等[2]。在VANET中，由于车辆的高速运动，网络拓扑随之变化，对网络性能造成直接影响，因此如果能够掌握VANET拓扑结构的动态特性，可以设计高效的拓扑控制算法，优化网络连通性，使网络能够持续稳定提供可靠的服务。抗毁性是评价网络拓扑特征的主要指标之一，通过抗毁性的研究可以发现网络中的安全隐患和薄弱环节，从而采取一系列有效的措施来提高网络的抗毁性，优化网络拓扑结构，保证网络的稳定的通信能力，这对拓扑动态变化的VANET协议开发和网络管理有着重要的意义。

目前，国内外对Ad Hoc网络的抗毁性研究较多。比如文献[3]研究了网络抗毁性受节点行为的影响，通过建立节点行为模型及分析三维网络连通性得到了三维MANET网络抗毁性的一种定量分析方法；同时仿真检验了它的有效性和合理性。文献[4]引入自然连通度为抗毁性度量指标，建立了能耗的移动Ad Hoc网络拓扑结构抗毁性综合测度模型，并确定了基于网络拓扑抗毁性的最优发射半径。Azni等[5]根据相关节点的行为建立了k相关抗毁性模型，通过仿真分析了Ad Hoc网络的全局抗毁性。文献[6]中有针对性地分别从失效成因、测度、提升策略与故障检测和修复等4个方面对无线传感器网络抗毁性的研究进行归纳和分类，着重探讨了基于网络重构和拓扑演化及路由控制的无线传感器网络抗毁性优化策略。

目前，对VANET拓扑结构的研究主要是基于复杂网络理论分析其网络的度分布、聚类系数、路径长度等。文献[7]以多Agent微观交通仿真器（Multiagent Microscopic Traffic Simulator， MMTS）为仿真工具，研究了瑞士城市苏黎世交通网络的瞬时特性，研究结果表明网络节点数服从参数幂律分布；通信半径越大，最大集团的值越大，集团的数目越少；VANET不存在小世界特性。文献[8]中利用4000多辆出租车收集的实时数据，分析了城市环境下车辆自组网的度分布、聚类系数、特征路径长度等拓扑特性，建立了一种车辆自组网的网络模型，通过仿真验证了所建模型的有效性。文献[9]以城市道路交通仿真软件（Simulation of Urban Mobility，SUMO）为仿真工具研究了德国科隆的交通网络的瞬时拓扑结构，其主要刻画参数包括最大连通分支、度及介数中心性等，分析结果表明车载自组织网不具有小世界特性。文献[10]应用Barabasi和Albert提出的BA（BarabasiAlbert）无标度网络对VANET拓扑进行建模分析，认为VANET具有小世界特性。文献[11]利用车辆全球定位系统（Global Positioning System， GPS）数据分析了VANET拓扑结构的动态演化特征。据研究所知，对VANET拓扑结构抗毁性的研究甚少，仅有文献[12]对VANET的抗毁性作了初步研究，但是该文认为VANET是无标度网络，然后用无标度网络模型产生VANET，事实上，这样生成的VANET就是一个无标度网络，与现实环境的VANET相差太远，几乎没有考虑VANET的任何特征，比如节点移动性、节点移动受到道路限制等，因此该文本质上是研究了无标度网络的抗毁性，并非VANET的抗毁性。

抗毁性是VANET拓扑结构的重要特性之一，它代表网络在某种极端攻击或错误条件下其服务能力下降的程度。由于真实、公开的VANET的trace比较少，而且能够获得的一些真实trace存在一些问题，比如GPS数据不完整、时间粒度、数据精度不够等，使得用真实VANET移动数据研究抗毁性存在一定困难，因此，本文通过VanetMobiSim车辆仿真软件，深入分析VANET的抗毁性特征，为网络拓扑结构的优化提供指导。

1VANET抗毁性研究方法及测度

1.1抗毁性研究方法

目前，抗毁性的主要研究方法是用不同的方式对网络进行攻击，用相应的测度指标对网络的抗毁性进行分析。网络攻击策略是指采取何种方式删除网络中的节点或边，在现有研究中主要应用Albert等[13]Albert提出的文献，与文献13的作者不匹配，请作相应调整，以便保持一致；要注意论文在正文中的依次引用顺序。提出的随意攻击（Random Attacks or Failure）和蓄意攻击（Intentional Attacks）两种方式。随意攻击通常是指随机选择网络的一个节点或边进行攻击，然后再随意攻击其余节点中的一个节点或边，直至将网络中所有节点全部攻击完为止。蓄意攻击又称为选择性攻击，选择重要的节点或边作为攻击对象，一般用度和介数度量节点和边的重要性。具体攻击过程为：首先选取网络中度或介数最大的节点或边作为第一攻击目标，攻击完以后重新计算网络各节点或边的度量等级，依旧对度量等级最高的节点或边进行攻击，重复该过程，直到网络中所有的节点全部被攻击完为止。

1.2节点重要度评估方法

蓄意攻击选择重要节点或边进行攻击，评估网络中节点或边重要性的方法很多，本质都源于图论及基于图论的数据挖掘。本文用度和介数评估车辆节点的重要性。

定义1节点的度。在网络中，节点vi的邻边数目ki称为该节点vi的度。网络的平均度为：

k=1N∑Ni=1ki（1）

直观上看，一个节点的度越大，该节点越重要。

定义2节点的介数。节点vi的介数Bi就是网络中所有最短路径中经过该节点的数量比例之和，即：

Bi=∑j，k∈V， j≠kNjk（i）Njk（2）

其中：Njk表示节点vj和节点vk之间的最短路径条数；Njk（i）表示节点vj和节点vk之间的最短路径路过节点vi的条数。介数是一个全局特征量，反映节点在整个网络中的作用和影响力。在VANET中，若一个节点的介数越大，则表明它在网络中交换的信息流越大，可视为网络中的核心节点，也意味着它更容易拥塞，成为网络的瓶颈。

1.3VANET抗毁性测度

设G=（V，E）为VANET的拓扑图，其中V={v1，v2，…，vN}是网络节点的集合，E={e1，e2，…，ek}是网络边的集合，节点数定义为N=V。定义子图Ci=G（Vi，Ei）为含节点vi连通分支，设m（G）=max1≤i≤nV（Ci）表示图G的所有连通分支中顶点数最多的那个连通分支的节点数，则节点数最多的连通分支为最大连通分支。

定义3最大连通度S。将网络中的最大连通分支中节点数与网络中总的节点数的比值称为最大连通度，即：

S=m（G）/N（3）

那么0

定义4连通分支平均规模s。当VAENT受到攻击后，网络被分割为若干连通分支，连通分支平均规模定义为去掉最大连通分支后其他连通分支的平均节点数，即：

s=（∑ni=1V（Ci）-m（G））/（n-1）（4）

显然0

定义5临界点移除比例fc。当网络中的节点受到攻击后，网络处于崩溃边缘时，网络中被攻击的节点数占总节点数的比例，称为临界点移除比例，记为fc。

网络在某种攻击模式下，百分比f的节点被移除，当f超过一定阈值，即f≥fc当在“=fc”时，属于哪种情形，需明确。时，网络分割成许多小的非连通分支；当f

设网络中任意两个节点vi与vj之间的距离dij为连接这两个节点的最短路径上的边数。VANET由于车辆的高速移动、拓扑变化频繁，使得网络间歇连通，因此存在dij=∞。而且当网络受到攻击时，网络的连通性也将发生改变，网络被破坏到一定程度时，会产生孤立节点，此时会存在dij=∞，因此，文献[13]提出用网络全局效率来描述非全连通网络的连通性。

定义6全局效率E。定义网络全局效率为：

E=1N（N-1）∑i， j∈V，i≠j1dij（5）

显然，网络全局效率越大，网络连通性越好。

2仿真实验

2.1VANET仿真环境

本文采用VanetMobiSim[14]软件建立VANET环境，移动模型采用带有车道变换的智能驾驶员模型（Intelligent Driver Model with Lane Changes， IDMLC）[15]。该模型是一种微观交通流模型，是在IDM的基础上增加了车辆在十字路口的管理及车辆换道功能的智能移动模型，使得其更加符合真实的交通场景。仿真实验中，网络节点即为运动的车辆，可以获取任意时刻任意车辆的位置、速度、加速度、所处车道等瞬时信息。IDMLC移动模型中车辆长度为5m，加速度a和减速度b分别为0.6m/s2和0.9m/s2，礼貌参数p为0.5，其他参数设置如表1所示。

2.2VANET抗毁性分析

下面分析在不同攻击模式下VANET的抗毁性，为了在图中便于区分不同攻击模型，用符号Failure、RD和RB分别表示随意攻击、基于节点度的蓄意攻击和基于节点介数的蓄意攻击。图1为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB等三种攻击时网络最大连通度的变化趋势。由图1可知，当通信半径r=200m， f=0时，S=0.3630，即初始网络连通性较差。在攻击过程中当最大连通度低于0.1000时，视网络基本瘫痪。在随意攻击下，当S为0.0911时，临界点移除比例fc=53.42%；在RD攻击下，当S为0.0616， fc=28.77%；在RB攻击下，当S为0.0890时， fc=20.55%。当r=400m， f=0时，S=0.9521，初始网络近乎全连通（网络全连通时S=1）。在随意攻击下，当S为0.0747时， fc=82.19%；在RD攻击下，当S为0.0822时， fc=57.53%；在RB攻击下，当S为0.0959时， fc=36.99%。这一方面说明了通信半径越大，VANET连通性越好，临界点移除比例fc越大，抗毁性越强；另一方面，当通信半径相同时，随意攻击的临界点移除比例fc的值均大于蓄意攻击模式的，因此VANET有较强的鲁棒性，且在蓄意攻击下，由于将重要节点移除后网络迅速分割为多个连通分支，S先呈现迅速大幅度下降、然后缓慢下降趋势，即VANET又具有脆弱性。这种既鲁棒又脆弱的抗毁特征是VANET中车辆度分布不均匀所致。

图2为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB三种攻击时的网络连通分支平均规模。由图2可知，当通信半径较小（如r=200m）时，初始网络连通性较差，三种攻击策略下连通分支平均规模s均随移除节点比例的增加而逐渐减小。当通信半径较大时，网络初始连通性较好，则s随去除节点比例的变化趋势都是先变大后变小。当通信半径r=400m时，在遭受随意攻击时，s在阈值f=0.8220处开始缓慢变小，在遭受蓄意（RB、RD）攻击时，s分别在阈值f=0.4521和f=0.2055处开始变小。连通分支平均规模s之所以在阈值之前会变大，是由于随着节点被移除，网络总体连通程度变得越来越松散。在阈值之后会变小，是因为网络在大量节点失效时被分割成互不连通的多个较小的分支，当节点被全部移除时，网络则会消失。通过计算，在r=300m时，VANET在Failure、RD和RB三种攻击下连通分支平均规模s的方差分别为2.0306，2.4913和9.0228，即Failure攻击下s的波动最小，RB的波动最大，当通信半径发生变化时，也有类似的结论。这也说明了VANET既鲁棒又脆弱的特征。

图3分别为网络中车辆数为200、不同通信半径时，VANET受到Failure、RD和RB三种攻击时网络全局效率的变化趋势。由图3可知，通信半径越大，VANET效率越高；同时，随意攻击模式下的网络效率均高于蓄意攻击的。

另外，比较图1～3中最大连通度、临界点移除比例、连通分支平均规模和网络效率等抗毁性测度的值，可知对于蓄意攻击的两种策略，RB模式的攻击效能要强于RD模式。

下面研究车辆密度对VANET抗毁性的影响。图4～6为r=400m时不同车辆密度的VANET采取Failure、RD和RB攻击策略时表现出的抗毁性差异。从图4～6中分析得到：在通信半径一定时，车辆密度越大，VANET连通性越好，抗毁性越强，但是当网络达到全连通时，车辆密度对VANET抗毁性影响不大，因此，在VANET拓扑控制时，可以根据实际道路、地形、路边单元（RoadSide Unit， RSU）的配置等情况，对车辆通信半径和车辆密度进行优化设置，使得网络能够保持良好的连通性。

3结语

在VANET中，抗毁性对于分析整个网络性能来说十分重要，尤其是在增强安全性方面的应用。本文基于IDMLC移动模型对车载自组织网络的抗毁性特征作了研究，仿真结果表明，VANETs既有鲁棒性又有脆弱性；通信半径和车辆密度越大，VANETs抗毁性越好，但当网络全连通时，车辆密度对抗毁性影响很小。由于蓄意攻击（RD、RB）对网络破坏性强，因此，如何在拓扑控制时优化网络通信半径、车辆密度及路边基础设施配置等参数，使得网络中各个车辆节点保持相对均衡地位，从而提高VANETs抗毁性，这将是后续的研究工作。另外，本文只研究了VANET的瞬时拓扑结构及其抗毁性，然而，VANET的重要特征之一是网络拓扑结构的实时变化，其动态抗毁性特征也是接下来工作之一。

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替换了文献13

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第6篇

【关键词】产业集群 复杂网络 介数

一、引 言

产业集群指同一产业的企业以及该产业的相关产业和支持产业的企业在地理位置上集中[1]。产业集群中上下游企业之间是一种需求与供应关系。

随着复杂网络理论和方法的不断发展，国内外很多学者开始把产业集群与复杂网络结合起来进行研究。当前基于复杂网络的产业集群研究主要集中在对产业集群网络整体模型及其演化，缺少对其抵御风险能力的分析，本文设计了一个产业集群复杂网络模型，针对不同类型节点退出网络时分析该产业集群网络模型抵御风险能力的变化情况。

二、产业集群复杂网络模型

（一）模型概述

在产业集群复杂网络模型中，首先根据企业在产业链中的位置把产业集群中的企业抽象为上游、中游和下游企业三类。设定三类企业的连接方式为：上游企业和下游企业只能与中游企业连接，中游企业可以与上游和下游连接。节点间的连接用有向边表示。

（二） 产业集群网络模型构建与演化过程

产业集群网络模型以BA网络模型和LC局域世界演化模型为基础，具体构建过程如下：1.在产业集群复杂网络模型中，网络中初始状态为m0个节点，e0条连边。把m0个节点随机分配给三种不同节点，网络中节点间的连边为随机生成。2.每隔一个时间间隔t向网络中引入一个新节点i，如果新节点为分别为上游企业、下游企业和中游企业，则携带边数为m1、m2和m3，局域世界分别为中游企业、中游企业、上游与下游企业。3.当新节点i与网络中的相应节点连接时，其连接概率按照以下公式择优进行：

其中为网络中的节点j获取新节点i连边的概率，为节点j的度。4.根据新节点i的类型不同，在局域世界中选择m（m

三、产业集群网络模型风险衡量指标

产业集群网络中的企业节点退出网络后会使整个产业集群网络的功能受到影响，当退出企业较多时，会使整个网络失效。本文中选取产业集群网络受到节点退出影响后产销链条能否保持完整作为产业集群网络抵御风险能力的度量指标。产业集群网络中的某些企业节点由于政策、经营等风险因素退出后，会形成互不连通的多个子产业集群。其中规模最大的称为最大有效子子产业集群。通过统计由于攻击被去除的企业数占原产业集群网络总企业数的比例与最大有效子产业集群的规模S的关系来衡量产业集群网络的风险抵御能力。

四、产业集群网络节点风险衡量指标

产业集群网络中一个企业的退出，如果严重影响了该网络的产销功能或物流能力，则称该企业节点为高风险节点。本文中我们使用度和介数指标来区分不同的节点，其中产业集群网络中节点企业的度指一个产业集群节点企业所连接的其他节点企业的个数，介数为通过该节点的最短有效路径的条数，度量这两种节点退出网络后产业集群网络抵御风险的能力。

五、 仿真模拟与讨论

图1 产业集群网络最大有效子产业集群的规模变化情况

产业集群网络模型的初始节点企业数均设为30个，上游企业、中游企业和下游企业加入产业集群网络时所带的边数分别设定为6、10、6。网络加入的上游企业、中游企业和下游企业的个数分别为480、800和1280。从图1中可以看出，随机退出和高风险节点退出造成的产业集群网络最大有效子产业集群规模的变化趋势是相同的，均呈现逐渐下降的趋势。随机退出的方式下产业集群网络最大有效子产业集群规模随着去除节点企业比例的增加下降相对比较缓慢，而采用高风险节点退出的方式时，产业集群网络最大有效子产业集群规模随着去除节点企业比例的增加下降非常迅速。

六、结束语

第7篇

（安徽财经大学，安徽蚌埠233000）

［摘要］传统股票板块的划分缺乏精确的逻辑推理和数理分析。本文基于复杂网络和社团理论，通过构建数量模型，选取时间序列数据对股票与股票之间的相关性进行分析，依据相关性大小对股票进行板块的划分，并依据划分结果，为投资者提供政策建议和技术支持。

［

关键词 ］股票；相关性；复杂网络；GN算法

［DOI］10.13939/j.cnki.zgsc.2015.22.042

1引言

股票间的相关性对于风险管理、投资决策具有重要影响。对于股票相关性的研究，现代金融理论主要基于经济基本面进行解释，即认为相关性来源于影响资产现金流和影响资产折现率的基本面因素。已有研究表明，股票间相关程度远超出了经济基本面因素的影响，股票市场作为复杂系统日益受到人们的关注。近年来，经济、数学、社会等领域的学者都开始用复杂网络及其相关概念来研究股票市场，进而研究股票间相关性。

2股票间的相关性

研究股票间的相关性对股民来说至关重要。现随机选取沪市A股、沪市B股、深市A股、深市B股、创业板这五类市场中各20只股票在2013年1月1日至2013年8月31日的周开盘价、收盘价和周个股回报率作为量化指标，进行相关性分析。

2.1单个指标的相关系数

选取周开盘价，周收盘价与考虑现金红利再投资的周个股回报率，并用k=1，2，3表示。

Ai（k）表示股票代码为i，指标为k的时间序列矩阵

设随机变量Ai（k）与Aj（k），则协方差为：

Cov（Ai（k），Aj（k））=E（Ai（k）-EAi（k））E（Aj（k）-EAj（k））

相关系数为：

2.2指标权重的设立——变异系数法

2.3综合指标的相关系数

设运用股票i与股票j之间的综合相关系数值为

2.4模型的求解

对原题附件中数据进行处理，依据五类不同的股票市场，依次随机选取20只股票在2013年1月至2013年9月共36周内的周开盘价、收盘价和考虑现金红利再投资的周个股回报率数据。基于模型Ⅱ，运用Matlab编程求解，见表1。

3股票板块的划分

股票板块的划分存在很多依据，常见的有按地域、按行业、按概念等，但这些都是从定性的角度去考察股票与股票内在联系，而通过相关性构建的股票网络，能依据股票与股票间时间序列数据的相关性，从定量角度去划分股票板块。这样的量化处理使得板块内部的波动性更加一致，更利于我们的投资决策。

3.1股票相关性网络模型

①相关系数构成。网络的节点代表股票，边代表股票之间的相关性。任意两只股票i和j的综合相关系数为：

其中i和j代表股票代码，ρij的取值范围为-1，1。若ρij=-1，则表示两只股票完全负先关；若ρij=1，则表示两只股票完全正相关。

②阈值的设定。股票代表网络中的点，如果相关系数ρij≥θ（θ∈-1，1），就认为节点i和j之间有连边，这里的θ即阈值点。通过计算对比得知，当θ=0.05时其到达最佳阈值，股票网络的拓扑性质最稳定，更有利于对股票网络的研究。

③社团结构的构建。由模块度评价函数来衡量社团结构划分好坏，将其推广至加权的模块度评价函数Q定义为：

3.2股票板块划分

（1）基本分块情况。依据社团结构理论，结合GN算法和NetDrew绘图软件见图1。

由图1可知，图像在经过重新排列后，明显呈现出四个板块，说明在这四大板块中，板块内的股票在长期的波动趋势与波动幅度具有较高的一致性。图1的股票来源为沪市A股、沪市B股、深市A股、深市B股、创业板这五类市场中各随机选取的20只股票共100只股票，范围覆盖了中国内地全部股票市场，具有较高的准确性。

（2）找寻关键节点。为了更方便寻找最关键节点，运用Ucinet软件对图形进行处理如图2所示。

每个模块的内部相关性程度很高，那么选取每个模块中最重要节点，用它的性质来近似描述该模块的整体性质。通过软件处理后，使得节点的重要程度与图形的大小成反比，这样更易比较，也更易选出最关键的节点。

依据此，分别取900930（沪普天B）、300120（华测检测）、900951（*ST大化B）002630（华西能源）这四只股票代表图2正上方，左方，正下方，右方区域。

（3）关键节点股票单个股分析。图2区域正上方的板块选取股票900930（沪普天B），观察其2013年1月至9月的周开盘价走势，其一直处在0.6元上下波动，说明其已为成熟期股票，特点为股价稳定，波动幅度小，发展前景较弱。依据此，对图2正上方区域股票归类为成熟板块股票。

图2区域左方的板块选取股票300012（华测检测），观测其走势，其2013年1月至9月的周开盘价曲线，其上涨幅度较快，在第17周的骤降是因为上市公司因为股价

过高或想要再融资，进行增资扩股的情况而非下跌。在短短的几个月内，其股价从第18周的10元附近上涨到15元附近，是一只处于上升期的股票，说明其为成长期的股票，特点为股价不稳定，波动幅度大，发展前景较强。依据此，对图2正上方区域股票归类为成长板块股票。

图2区域正下方的板块选取股票900951（*ST大化B），观测其2013年1月至9月的周开盘价曲走势，其波动幅度一般，股票价格持续低位，在第一周到第八周小幅上涨后，连续几十周的持续下跌，且通过查询股票代码发现其中文名称前标记着*ST，意味着此股票有即将下市的风险，警告投资者谨慎投资。所以这是一直处于衰落期的股票，特征为股票价格低，下跌趋势强，波动程度较大。依据此，对图2正下方区域股票归类为衰落板块股票。

图2区域右方的板块选取股票002630（华西能源），观测其2013年1月至9月的周开盘价曲线走势，其整体趋势是上升的，但上升的比例较小，而且不断波动，在一个个涨跌幅中前进，明显是一只处于萌芽期的股票，其特点为股价不稳定，波动幅度大，处于大幅度震荡上涨的趋势。依据此，对图2右方区域股票归类为萌芽板块股票。

4结论分析与投资建议

现实中的板块划分主要分为两类，一类是地域板块，按照上市公司的所在地划分股票；一类是概念板块，如金融与银行业、化工业等；同时也会有依据股票的表现划分为蓝筹股、垃圾股等。而上述划分是依据时间序列数据的相关性程度划分的，与现实的板块划分有相同也有不同的地方。

相同点：与主流的两类划分的依据相同，其划分主要依据都是因为这类股票有着很强的相关性，在整体系统性风险一定的情况下，局部的系统性风险类似，如银行与金融板块，当央行上调法定存款准备金率时，其板块的股票整体呈下降趋势。

不同点：本文的股票网络模型比较接近与现实生活中的依据股票表现划分的类型，但这不是主流的划分，与按照概念划分和地域划分的板块在度量相关性的指标上有一定的差距。

一是多样化选股。投资股票种类多样化，板块多样化根据社团结构的股票网络图知，当购买股票时，切勿全部购买相同板块的股票，要综合考虑，分散风险。相同板块的股票相关程度高，波动的趋势相同，从一方面来看，若全部购买同一类型股票，将会使板块的非系统性无法避免，提高投资的风险率；从另一方面来看，虽然同一板块股票上涨具有传递效应，但其效应大小远远小于下跌时的连带效应，及时此板块的某些股票暴涨也不一定能带动整个板块所有股票上涨。所以，即使是风险偏好者也应慎重考虑。

二是综合投资与投机，确保利益最大化。作为投资者，在股票市场的最终目的是利益最大化。那么在选股时，不仅要考虑短线低买高卖的投机操作，也要有长期持仓的投资计划。对于投机类股票，结合板块分析可知，应选取处于萌芽期或成长期的股票，这些股票的波动性大，只要能把握好趋势，在短线操作的收益率较高。对于那些风险偏好更高的投资者来说，可以考虑处于衰落期的股票。这类股票，一旦有公司借壳上市，其市值会翻倍的增长；对于投资类股票，可以选取成熟类板块的股票，这类股票波动程度小，股盘大，价格相对稳定，每年会有固定的分红股利，这类股票适合长线持有。

三是选股重看基本面。股票的基本面的好坏是一只股票有没有操盘意义的前提，一般的我们通过分析其每股净收益，单日成交量等基本财务指标来判断其基本面情况。如果一只股票的基本面不好，再多的技术分析也只是空中楼阁。所以对于选股来说，先看基本面，再看技术指标。

四是把握宏观经济基本面，紧跟时事动态。在尚不完善的中国股票市场，投机和跟风是市场普遍的特点。拥有敏锐的宏观经济嗅觉，能够更好地提高投资者对所持股票的掌控度，更有利于投资者资本收益最大化的实现。

引用一句股票市场最流行的一句话，股市有风险，入市需谨慎，在进行投资决策前，一定要量力而行，切忌盲目盲从，要理性判断，做出最优的理财规划，让你和你爱的人过上更加幸福美好的生活。

参考文献：

［1］ 康桥，田新民.沪市主板与深市创业板相关性研究及实证分析［J］.中国市场，2014（36）.

［2］ 潘令希.关于IPO发售机制的探析［J］.中国市场，2014（43）.

第8篇

关键词 复杂网络；原油贸易；空间格局；差异

中图分类号 F119.9 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2013）08-0020-06 doi：103969/jissn1002-2104201308004

石油是现代工业的血液，上世纪50年代起，石油取代了煤炭成为世界主要能源与重要工业原料，且随着历史车轮的前进，世界石油消费总量不断增多，而储藏的增量却急剧减少，因此“罗马俱乐部”关于能源枯竭的预言不断地被重复。同时世界石油资源的生产与消费具有地理分布非均衡性特点，世界石油贸易呈现了石油自“心脏地带”向“内需求带”与“外需求带”流动的基本格局[1-3]。石油之于经济发展的重要性、石油枯竭的预言及石油需求与供给的错位，三者的共同作用使石油成为国际政治、外交乃至军事斗争的焦点，对石油产地的控制“传统上已经成为权力分配中的关键要素，谁能够将它加在自己的原材料资源上，谁就将更多的力量加在自己的资源上，并相应的削弱了竞争者的力量[4]。

1993年起中国成为石油净进口国，此后石油进口量逐年攀升，2009年石油进口依存度超过了50%，突破了国际公认的警戒线水平。且据国家计委能源所预计，在未来的一段时间内，原油进口量将进一步增加，随着进口量的增加，原油贸易流动与转化的空间尺度、规模，以及效应范围将进一步扩大。如果来源地较为单一，一旦发生进口来源地风险，很容易产生供给紧张的局面，进而影响经济社会的稳定发展，因此，进口地域多元化战略俨然已经成为解决中国原油进口安全问题首选的策略之一。本文则尝试通过原油进口大国（地区）的贸易空间结构比较，探究中国原油进口贸易多元化进程中的问题，以期为更好地实施进口多元化战略提供借鉴。

1 研究方法与数据

原油贸易空间格局体系是原油贸易活动过程在地理空间流动中的投影，贸易参与国众多，贸易国地域构成、地域间的贸易联系数量与强度，及贸易空间模式复杂。对世界及不同国家的原油贸易空间格局构成的统计特征研究发现，世界原油贸易空间体系及各国原油贸易进口空间格局既不同于规则网络，也不同于随机网络，而是符合复杂网络特征[5]。缺乏对经济流网络的复杂特征和流动机制的研究，就无法提出有效的管理复杂经济系统的方法和策略[6]。对全球原油贸易系统及中国的进口贸易系统进行深入研究，有利于更好地识别风险，制定有利于中国社会经济可持续发展的石油贸易战略。

人们对复杂网络的研究主要针对现实网络的拓扑结构进行测度，及在对网络拓扑结构认识的基础上研究网络演进机制[7]。而网络作为复杂系统的抽象，关注的是节点之间连接，而非节点的位置和边的形态。所以在对现实网络的研究中，还应结合对区域的分析，相似系数分析则是在前两者基础上，进一步分析贸易空间格局的差异及区位在贸易空间格局形成中的作用。

1.1 原油贸易空间格局网络描述

设V是一个由n个国家vi（i=1， 2，…，n）所组成的原油出口国集合，即V=v1， v2， …， vn， A是由n条有向线段ai （ i=1， 2，…，n）所组成的邻接向量，即A=a1， a2， …， an，ai取0或1，当ai=0，代表进口国与出口国之间不存在原油贸易关系，当ai=1则代表有原油贸易流自出口国vi流向进口国，且A中的任意一条线ai都以vi与进口国为端点，任意一条线除端点外，没有其他公共点。那么V与A共同构成了特定时点某国原油进口贸易空间结构网络，记作G=（V， A）。

1.1.1 度与贸易联系

度是指某时点与进口节点相连的有向线段ai的数量为N，即：

N=∑ni=1ai（ai=0，或1）（1）

代表在某时点进口国自N个国家进口原油。根据对度的描述可以看出不同的原油进口国所建立的贸易联系状况，并通过时间序列的描述了解不同原油进口国贸易联系的演进状况。

1.1.2 权重与贸易联系强度

对度的研究仅考虑了原油贸易关系建立情况，没有考虑原油贸易流量的规模，当前的国际原油贸易格局中流量的规模极不均衡，少数贸易联系的流量规模巨大，而绝大多数贸易联系的流量规模却很小，因此，仅对度进行分析不能准确描述原油贸易空间格局的结构特征，所以引入了对贸易强度的研究。在网络拓扑中，节点间关联强度是由权重来表示的，则权重向量W可以表示为：

1.1.3 标准权重熵与空间结构的非均质性

系统的熵值反映了其所处状态的均匀程度，系统的熵值越小，系统越有序，越不均匀；反之系统越无序，越均匀。在社会科学中，熵是被用来描述、表征系统混乱程度。为了刻画原油贸易空间结构的中贸易强度均匀程度，本文引入了权重熵的概念。

权重熵公式为：

J=-∑ni=1KilnKi（3）

其中Ki为权重要度，即vi在该国进口原油贸易空间结构中的贸易流量的重要度。表示为：

根据熵的涵义，熵刻画了系统的均质程度，当系统完全均质时，即Ki=1/N，权重熵最大，即：Jmax=lnN ；当贸易空间结构强度集中于一个国家时，空间结构最不均匀，K1=1，Ki=0（i≠1），权重熵取最小值Jmin=0 。

为了消除进口来源国数量不同给权重熵比较的影响，对空间结构权重熵进行归一化处理，得到标准权重熵JS，即：

1.2 空间结构相似指数

本文运用借用研究产业结构差异的产业结构相似性指数，从进口权重构成方面测算了各国原油贸易空间格局构成的差异。

产业结构的相似系数是由联合国工发组织（UNIDO）国际工业研究中心提出的度量方法，用于比较两个区域产业结构的相似性，现被广泛用于不同主体构成的比较，相似系数的数值一般是介于 0 和 1 之间[8]。

该指数用公式可表述如下：

1.3 数据说明

在全部石油贸易中，原油贸易一直保持在石油贸易的70%以上，部分年份达80%以上，因此一般认为原油的经济持续供给是保障一国石油安全的关键。基于此，本文选择原油为标的物比较了主要石油进口国的原油贸易空间格局。

文中的主要原油进口国是来自全球三大石油消费区域的10个国家和地区，分别为西欧的法国、德国、意大利与西班牙、亚洲的中国、日本、韩国、中国台湾与印度，及北美的美国。这10个国家与地区的石油消费量约占世界石油消费总量的70%左右，在世界石油贸易格局的形成中有着决定性的影响。

研究数据来源于贸易中心（International Trade Center， ITC）公布的统计数据。ITC是世界贸易组织和联合国的联合机构。该中心通过与各国相关机构合作，提供各国的进出口数据。研究时段为2002-2011年，由于该中心提供的印度进口数据是从2006年开始的，所以对于印度的研究时段是2006-2011年。

2 复杂网络研究结果及分析

2.1 入度差异

2.1.1 入度值比较

根据关联矩阵得各国入度。总的来看，美国是建立的原油进口贸易联系最广泛的国家，目前其贸易空间格局入度基本维持在45以上；其次是印度和中国，近几年印度和中国原油进口贸易空间格局的入度基本维持在42左右；而进口原油量排在世界原油进口大国第五位的韩国则以30位列入度平均值排序的第四位；以后依次是法、德、西班牙、日本、意大利和中国台湾。从时间序列上看，印度是入度增长最快的国家。2006年，印度仅从28个国家进口原油，而2009年其贸易空间格局的入度值则扩张到45，此后则在42左右徘徊；德与西班牙的入度有缓慢上涨，而韩、法和中国台湾则有一定的下降，其他国家与地区的入度仅在不同年份发生小幅波动，而没有明显上涨或下降趋势，见表1。

2.1.2 入度的空间分布比较

观察各国入度，可以看出各国入度的区域分布具有一定的规律性。

第一，本区域是区域内各国原油进口贸易联系最广泛源地之一。这一规律在东亚之于日本、中国与韩国，西欧四国之于西欧，美国之于美洲都有相同的体现。

第二，中东、非洲与前苏联是各国主要的进口来源区域。资源禀赋决定了基本的供给地格局。

第三，中、美为在世界范围内建立进口贸易联系的国家。与法、德、日、韩等国与地区不同，中、美进口原油空间格局的入度区域分布较为广泛。中、美在非洲、中东、前苏联地区与西欧均有一定数量的进口来源地。

2.2 贸易联系强度差异

2.2.1 权重值比较

对贸易联系的比较主要依据总权重与平均权重，权重呈现了各国与各自贸易伙伴间的贸易联系强度。

与平均贸易联系强度相差悬殊。权重最高的是美国。其次是中国、日本、与印度等国。平均权重最高的是美国、日本与中国，其他国家相差不是太大。从时间序列上看，中国的平均权重上涨最为明显，韩国也有一定的上升，但升幅小于中国；美国与德国有一定的下降，其他国家变化不大。

2.2.2 权重的空间分布

根据进口数量的区域分布情况看，中国台湾、韩国、日本与印度的进口来源主要集中在中东地区，美国的原油则主要由中东、美洲与非洲国家供给，而法、德、意大利与西班牙的原油主要来自于非洲、前苏联与中东。且各国原油进口区域构成比例不同年份间变化不大，所以将各国自不同区域的进口量取年度平均值，见图1。

图1 主要原油进口国（地区）进口量区域构成

Fig.1 Regional distribution of crude oil import the main

crude oil importing nations

2.3 空间格局均质化程度差异

从前面对入度及权重的分析结果可以看出，各国原油进口贸易空间格局是非均质的，所以本文利用权重熵测度了各国贸易空间结构的均质性，见表2。

良好的区位环境造就了法国、西班牙与意大利贸易空间结构的均质性，而对美国来说，尽管其进口贸易定位于全球，但北美是其重要的进口来源，这也使美国空间格局具有有序性特征。在亚太的消费大国与地区中，韩国与日本更青睐于石油资源丰富、且运输距离较近的中东地区，尽管这几个经济体都有多元化的倾向，但韩日试图建立的是中东为主体的多元化贸易格局，而非实现原油贸易空间格局的均质化。而对于中国来说，尽管与日本、韩国地理位置相近，贸易通道也非常相似，但贸易空间结构却存在着巨大的差异。多元化战略在中国原油贸易空间格局中的决定性作用凸显。同时，从德国的贸易格局中，也可以看出，其在选择贸易伙伴时更倾向于近域或通道条件较好的国家与区域。而非像所有的出口国伸出橄榄枝。总的来看，中国进口来源国数量与均质化程度均较高。而尽管美国在进口来源国数量上与中国媲美，但美国的进口量却向南北美与西非集中，所以其空间结构的经济性要优于中国。

3 区域结构的相似性测度及分析

从图1中可以看出，部分国家间区域构成相似性明显。根据结构相似性指数，测算得各国原油贸易空间格局构成的相似系数（见表3）。当然相似系数也是国家间差异程度的测度指标。

根据原油进口国进口区域结构相似系数，可以看出韩国、中国台湾、日本与印度，意大利与西班牙，中国与意大利，德国与法国，中国与西班牙等几组最为相似。

3.1 日、韩、中国台湾、印度与中国区位相近，空间结构相似度不同

虽具相似贸易区位，但在相似性分析中可以看出中国

的原油进口空间结构与日本、韩国、中国台湾及印度不同。日本、韩国、中国台湾与印度的进口原油主要来自中东地区，来自中东的原油基本为韩、日与中国台湾进口量的80%-90%之间，其次为亚洲与非洲。印度的进口原油中也有70%左右来自中东，其他部分主要来自亚太。而在中国的进口原油中，来自中东的原油不足50%，其次为非洲，来自非洲的原油约占中国进口原油的30%，最后是亚洲其他国家。从原油的进口来源地域上看，中国原油进口输油距离明显高于日本、韩国、中国台湾与印度。

3.2 中国与意大利和西班牙贸易区位差异大，但进口空间结构相似

从相似系数看，与中国进口区域结构最为相似的是意大利与西班牙，意大利和西班牙国家建立进口贸易联系最广泛的区域均为非洲，中东与前苏联地区。意大利与西班牙自非洲进口原油有着明显的地缘优势，尤其意大利自非洲的进口来源国主要集中在北非，其距离与运输通道优势不言而喻。同时，来自中东的石油则可经红海进入地中海，或是通过中东地区管网直接运至地中海沿岸装船后，运抵意大利。而前苏联地区的原油则可在黑海装船经博斯普鲁斯海峡运往地中海至意大利，或在由管道运输至地中海沿岸装船运抵意大利。所以从贸易区位角度，意大利在进口中东、非洲，或是前苏联地区原油方面都有很好的贸易区位优势。石油安全压力致使的多元化选择是中国不断扩张自非洲的石油进口，进而导致了中国与意大利和西班牙的空间格局相似，贸易格局重心外移明显。

一般来说，距离与运输成本的呈正相关关系。Portes and Rey运用引力模型研究发现，距离意味着信息不对称，是跨境实物贸易的最大障碍[9]在其他条件相同的情况下，离资源输出地越近的区域，越容易从资源输出地调入资源。且空间距离的增加不仅增加运输成本，也增加了社会与时间成本。艾萨德认为：“……作为权益的处理方法，在将生产者相互分离时，运输成本和空间成本的特殊效应就必须被考虑到。它是如此重要，以致于无法通过暗含的方式加以回避”[10] 。

3.3 德、法、意、西同为欧州国家，但空间结构不同

虽均为西欧国家，但贸易区位却存在显著差异，因而各国的贸易结构也不尽相同。其中最为相似的是意大利与西班牙。同为地中海沿岸国家使其更容易或更经济地获得西非与北非的原油，中东石油也较容易经地中海运往这两个国家。当然法国也为地中海沿岸国家，但是相对于西非，法国进口北海原油更经济。所以在各自的进口量构成中可以看出，意大利与西班牙最大的原油进口来源地均为非洲，自非洲进口原油约占意大利和西班牙进口原油的近40%；其次为中东。而法国的原油主要来源于中东、非洲、中东与西欧，几乎各占1/4。显然法国与意大利和西班牙不同。德国进口原油70%以上源于前苏联和西欧，来自中东的原油仅占其全部进口原油的5%-10%之间。德国为非地中海国家，因此缺乏利用非洲进口石油的地理优势，同样中东石油运往德国同样缺乏通道与地缘优势。然而德国历来是俄石油出口大户，在俄德原油贸易中友谊管道起着不可估量的作用；德自西欧的原油大部分出自北海油田，所以说欧洲进口大国的贸易地域构成也彰显了原油贸易区位条件的决定性作用。

4 结 论

以上对各国原油进口贸易的拓扑结构与空间结构差异进行了比较研究，研究结果表明除中国外，其他进口大国的进口地域选择中区位条件是决定性因素，具体如下：

4.1 进口国原油贸易空间格局差别显著，区位条件是差异形成的根源之一

无论是入度、权重的空间分布，还是熵值比较均表明，各国的进口空间结构存在明显差异。相较于中国，美国、日本、德国与韩国的原油贸易空间格局更具有序性，有序性使得这些国家的贸易空间结构更经济。而在较高原油贸易空间格局均质性的国家中，法国、西班牙与意大利的原油贸易空间均质性源于各自的地理区位优势；

4.2 部分国家进口地域结构相似，区位条件是相似根本原因

大多数相似系数显示相近的地理位置与相似的石油贸易运输区位条件是原油进口大国进口地域结构相似的前提，如意大利和西班牙，韩国、日本、印度与中国台湾，及法国与德国。

4.3 多元化战略降低了中国进口空间格局的经济性，且无益于解决贸易风险

其他进口大国的源地结构的分析表明这些国家在选择贸易伙伴时更倾向于近域或通道条件较好的国家与区域。所以这些国家的进口来源国数量小，贸易地域相对集中度较高。相比之下，中国进口多元化与进口强度增长趋势明显；显然中国原油贸易空间格局的高均质化源于多元化战略，而非良好的贸易区位；多元化战略致使北非与西非国家成为中国原油进口源地，进而导致贸易区位相距甚远的中国与意大利和西班牙原油进口贸易格局的相似，中国原油贸易空间格局的重心外移，经济性下降，同时，多元化进程中，中国进口原油依旧来自较动荡区域，源地多元化并没有达到有效解决进口来源地风险的目的；且分散了源地风险的同时，多元化战略也增加了发生风险事件的机率；也无益于改变80%的进口原油通过马六甲进入中国的困局。

总的来看，与其他国家的经济性追求不同，中国原油进口多元化进程中，客观上实行了以牺牲经济性换取石油供给的持续性的策略，而石油安全要实现的目标是经济而且持续的石油供给，单纯追求持续性则有悖于安全供给的初衷，且就当前的国际原油市场的运行机制看，分散风险成本过高意义并不大。所以调整原油进口空间结构，使之更具经济性是必要的。

参考文献（References）

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[5]程淑佳，王肇钧.复杂网络理论下世界原油贸易空间格局演进研究[J].地理科学， 2011，（11）：1342-1347.[Cheng Shujia，Wang Zhaojun. Evolution of Spatial Pattern of World Crude Oil Trade Based on Complicated Network Theory[J]. Scientia Geographica Sinica， 2011，（11）：1342- 1347.]

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第9篇

论文关键词：复杂网络；灾害信息；传播特征

灾害是指由某种不可控制、难以预料的破坏性因素引起的、突然的或在短时间内发生的、超越本地区防灾力量所能解决的大量人畜伤亡和物质财富毁坏的现象。由于灾害发生的突然性和破坏性，20世纪80年代以前我国在灾害信息传播上采取了谨慎的态度。而随着社会的不断进步和新的媒体形式层出不穷，网络媒体、手机媒体、数字电视以及即时通讯软件、“博客”等新型网络形式使得信息传播的渠道由单一化向多元化发展，因此灾害信息传播已经不可能受到单方面的控制。

“非典”前期，由于政府和主流大众传媒保持沉默，使得各种谣言通过网络和手机等新型信息传播方式在全国范围内大量传播，导致了严重的社会恐慌。由此可以看出灾害信息传播一旦失控，会使本来失序的社会更加混乱，并由此带来衍生灾害，造成不必要的社会恐慌和经济损失。因此，在当前的信息传播状况下对灾害信息传播方式和特征进行相关方面分析是十分必要的。

目前国内在灾害信息传播方面主要是从新闻学的方面来研究：灾害报道应该实现新闻价值与社会价值的平衡、新闻媒介在公共危机事件中起到重要作用，以及系统介绍灾害信息的发展史等。没有从灾害传播本身的特征进行研究，忽视灾害传播特征对灾害信息传播的影响。为了更有效地实现对灾害传播的控制，有必要针对灾害信息传播特征进行相关研究。

本文首先对灾害信息传播过程进行分析，在此基础上运用复杂网络相关理论对灾害信息传播方式和特征进行了初步探讨。

1灾害信息传播的过程分析

根据当前灾害信息的多样化，其传播内容主要可以分为政府和主流大众传媒的灾害信息和各种谣言、负面信息两大类。各种谣言、负面信息是指由于在灾害信息传播过程中出现的隐瞒或虚报、延迟报道而产生的各种、负面的受众不信任的信息。

本文以Fink(1986)提出的危机4阶段论为基础，对灾害信息传播过程进行了相关分析，给出灾害信息传播的4个阶段，分别为潜伏期、突发期、蔓延期、解决恢复期。以2007年台风罗莎信息传播过程为例(数据来源：百度指数)，分析这4个阶段(图1)。

(1)潜伏期由灾害发生到灾害信息开始传播的这一阶段。随着现代信息传播的速度加快，潜伏期的时间越来越短。要对灾害信息传播进行控制，最好的方法就是在灾害信息传播的潜伏期对灾害进行有效控制，减小对社会产生的影响。台风罗莎10月2日08时在菲律宾以东洋面上生成，4日02时加强为强台风。即10月2日至10月4日为台风罗莎信息传播的潜伏期。

(2)突发期从灾害信息开始传播到灾害信息开始迅速传播的阶段。突发期是年阶段中时间最短、对受众心理冲击最严重的一个阶段。如果在突发期内对灾害信息进行刻意隐瞒或虚报、延迟、模式化报道，会使受众失去对传播者的信任，增加公众的疑惑，导致社会危机及衍生灾害的产生。10月5日、6日为台风罗莎信息传播的突发期。

(3)蔓延期灾害信息从迅速传播到平息的一个阶段。在新的信息传播环境下，灾害信息从迅速传播到平息需要一个相当长的时间。网络媒体、手机媒体、数字电视、即时通讯软件、多种传播形式使得灾害信息传播速度快、影响范围广、破坏性强。即使当灾害得到平息和解决时，在新型传播媒介中仍会存在很多议论和大量负面信息。台风罗莎在我国大陆l0月10日结束，但其仍然受到大众的普遍关注。10月7日至l0月16日为台风罗莎信息传播的蔓延期。

(4)解决恢复期灾害妥善解决、人民生活恢复正常、物质生产得到恢复、社会恐慌得到平息、整个社会恢复到灾害发生前的状态。在解决恢复期中，做好灾害信息的传播机理和影响的研究工作，总结灾害信息传播的经验和教训，为完善和健全相关的防灾体系提供依据。以10月17日起为台风罗莎的解决恢复期。

2灾害信息传播网络

2．1灾害信息传播网络的形成

目前国际上在流行病传播、计算机病毒在In．ternet上的传播等领域利用复杂网络进行研究是比较多的。此外，国内外专家对谣言的传播也进行了相关工作Zanette研究了在小世界网络中的传播情况；Moreno等发展了Daley等在1964年提出的谣言传播模型，认为非均匀网络传播过程最终听过但不传播的人数与感染概率有着紧密联系；

Dotts和Watts认为无论是社会网络还是信息网络中的传播蔓延现象，相应的模型都可以归结为泊松模型和临界值模型。

灾害信息传播的基础是社会网络，因此可以应用复杂网络的观点来阐释灾害信息传播的特征。灾害信息传播的网络模型示意图如图2所示。

用节点表示灾害信息传播中的个体，如果两个个体之间可以通过某种方式直接发生传播与被传播关系，就认为这两个个体之间存在连接，这样就得到了传播网络的拓扑结构，进而可以建立相关模型来研究这种传播行为。而灾害信息传播模型研究的关键是传播规则的制定和网络拓扑结构的选择。

2．2灾害信息传播网络的结构

2．2．1灾害信息传播网络结构的划分

灾害信息的传播途径与谣言基本一致，可以参照Moreno等人提出的谣言传播模型。的研究方法对灾害信息传播网络模型的结构进行分析，将灾害信息传播网络中的个体分为灾害信息未知者(Igorants)、灾害信息传播者(Spreaders)、灾害信息知情者(Stiflesr)三种类型。i(t)、s(t)、和r(t)分别代表这三种类型在人群中的比例。

如图3所示，灾害信息在灾害信息传播者、灾害信息未知者之间传播。灾害信息传播者向它的邻居节点传播信息。当接到信息的节点是灾害信息未知者的时候，灾害信息未知者以入的概率变成一个灾害信息传播者。而如果信息传给了灾害信息传播者或者灾害信息知情者，则前者以1／a的概率变成一个灾害信息知情者。

2．2．2网络结构中各参数的分析

参数A代表着信息传播过程中数据会出现丢失的情况，并不是每次连接都成功。参数是表示一个灾害信息传播者在变成一个灾害信息知情者前连接的灾害信息传播者或灾害信息知情者的平均次数。

灾害信息传播者把灾害信息传递到它的相邻节点时，如果该节点为灾害信息未知者，后者也将以入的概率变成一个灾害信息传播者，信息传播成功。如果后者已经知道了灾害信息，则会导致灾害信息传播者失去传播信息的兴趣，从而以l／a的概率变成一个灾害信息知情者，此次信息传播的小过程失败。

2．3灾害信息传播网络的统计性质

灾害信息传播网络的统计性质反映着网络内部结构的不同和系统功能的差异。它的统计性质有以下几个方面。

(1)平均路径长度是指所有节点之间的最大距离的平均值，它描述了网络中节点间的分离程度，即网络有多小，也就是灾害传播网络中所有传播途径传播信息的平均长度。

(2)聚集系数用来描述网络中节点的聚集情况。在灾害信息网络中表示灾害信息传播者与灾害信息未知者、灾害信息知情者的关联程度。

(3)度和度分布一个节点与其他节点相连的边数称为该节点的度。节点度分布是指网络中度为k的节点的概率P(k)随节点度k的变化规律。在灾害信息传播网络中，度就是表示一个灾害信息传播者向k个灾害信息未知者或灾害信息知情者传播信息。顶点的度指标用于描述该传播者对传播网络中其它传播者的直接影响力。节点度的分布函数反映了灾害信息传播网络的宏观统计特征。

(4)介数分为边介数和节点介数。节点介数为网络中所有的最短路径中经过该节点的数量比例；边的介数是网络中所有的最短路径中经过该边的数量比例。介数反映了相应的节点或者边在整个网络的作用和影响力。在灾害信息传播网络中，节点介数说明该节点对于网络中信息流动影响的大小。介数的分布特征反映了不同传播者在网络中的地位，即其传播速度、传播范围和影响程度。对于评价各种传播媒介的重要性、评价防灾体系有着十分重要的意义。

3基于复杂网络的灾害信息传播特征分析

3．1网络节点的大规模性

一个重大灾害发生后，其信息传播网络的节点数必定十分庞大。要做到灾害信息传播既维护了公众的知情权，又不会造成社会恐慌和由此带来的衍生灾害，就应该对大规模的灾害信息传播网络节点进行分析，找到网络中的关键节点，即公众信任度高、社会责任感强、在网络的影响大的节点。衡量这些节点是否关键的主要依据是它们的介数和度分布。

3．2网络连接的稀疏性

在灾害信息传播网络中，并不是所有节点的聚集系数和度分布是相同的。主流大众传媒由于其传递信息的真实性、全面性，受到公众的普遍信赖，那么主流大众传媒所代表的节点的聚集系数和度就要比其他节点的高。在这一区域的网络连接就比较密集。反之，过于失实的灾害信息会受到公众的质疑，其传播范围就比较小，则这部分的网络连接就很稀疏。

3．3连接结构的复杂性

灾害信息传播网络的节点是由主流媒体、网络媒体、手机媒体、数字电视等传播者和受众组成，因此每个节点都具有自己的动力学特征，且各个节点之间相互影响、相互制约，从而整个灾害信息传播网络也就具有极为复杂的动力学特征，不能简单的用规则网络和随机网络对其进行分析。因此，灾害信息传播网络具有连接结构的复杂性。

3．4信息传播的时间复杂性

信息在网络中传播所花费的时间与下一节点对信息的敏感程度、传播节点的度和介数及信息的可靠度等有关。沿海的人们对于有关台风的信息就会比较关注，而对于内陆城市的人而言，此类信息就不很重要。这就体现了灾害信息传播的时间复杂性。

3．5信息传播的变异性

在一个灾害信息传播者向灾害信息未知者传递信息的这一过程中，信息内容是否不会发生变异以及信息来源是否真实可靠，这就是信息传播的变异性。

3．6信息传播引发衍生灾害的可能性

灾害本身具有破坏性，由于灾害信息内容不同，公众对灾害信息的关注程度也不同，必然导致信息传播的速度不一样。而灾害信息的传播也可能引起各种社会问题，甚至形成衍生灾害。例如在“非典”期间各种有关SARS的信息肆意传播，引起某些药品的短缺、物价的抬高以及社会不安定因素突增。在灾害信息传播网络中可表现为信息中心增多、传播过程的重复性。

4结束语

本文将灾害信息传播过程分为潜伏期、突发期、蔓延期、解决恢复期等4个阶段，并以台风罗莎信息传播过程为例对4个阶段进行分析。