文档介绍：扬州大学本科生毕业设计
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科研网络模型
计科0601 李孟洪 指导教师：邹盛荣
（扬州大学信息工程学院，计科0601，江苏扬州）
【摘 要】
本文从复杂网络的角度来研究科学家合作关系。对于全球主要的科学家，我们从他earchers; second, it’s depends on the nature of scientific research work, for cooperation the development of scientific research are the result of self-organization, while the emergence of cooperation, but also further encourage the research, so their cooperation and interaction between scientific development itself is a "rollover" process, cooperation is the result of scientific evolution, but also may force the evolution of scientific research .
【Keywords】complex network, Author Collaboration Network, empirical statistical investigation，Algorithm，C++
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目录
第一章 引言 4
一、 复杂性科学与复杂系统 4
二、 复杂网络 6
第二章 科研网络 9
一、科研网背景 9
二、科研网的网络描述 10
三、科研网络研究的合理性及其意义 11
第三章 数据处理及算法 12
一、数据来源的可靠性 12
二、数据处理过程及对应算法 12
(1) 数据的检索 12
（2）获得nature网页的源文件 12
（3）处理源文件 14
第四章 数据分析及算法 17
一、度分布 17
二、项目度分布 22
三、项目大小分布 25
四、二方组项目度 27
五、集群系数 29
六、累计点强度分布 32
七、无向性 33
第五章 结论 41
致谢 42
参考文献 43
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第一章 引言
一、复杂性科学与复杂系统
什么是复杂系统？也许你会说：具有复杂性的系统，就是复杂系统，而简单的系统就不是复杂系统。然而事实可能远没有这么简单，请尝试回答下面的几个问题：
飞鸟是如何聚集成群的？蚂蚁如何形成王国？为什么冷战结束，世界反而硝烟四起？为什么苏联以及东欧等一系列社会主义国家会在1989年的几个月内轰然坍塌？生命是如何起源的？计算机病毒具有生命么？为什么在1998年爆发了亚洲经济风暴，进而导致全球的经济危机？大脑是什么？感情、思想、目的和意识这样不可言喻的特征是如何产生的？难道大脑仅仅是简单的随机进化的结果么？
这些问题看似不是什么科学的问题，然而它们都有一个共同点，就是属于同一种系统，既复杂系统。
首先，复杂系统是相对牛顿时代以来构成科学事业焦点的简单系统相比而言的，两者具有根本性的不同。简单系统通常具有少量个体对象，它们之间的相互作用比较弱，或者具有大量相近行为的个体，比如封闭的气体或遥远的星系，以至于我们能够应用简单的统计平均的方法来研究它们的行为。而复杂并不一定与系统的规模成正比，复杂系统要有一定的规模，但也不是越大越复杂。另外复杂系统中的个体一般来讲具有一定的智能性，例如组织中的细胞、股市中的股民、城市交通系统中的司机、生态系统中的动植物……，这些个体都可以根据自身所处的部分环境通过自己的规则进行智能的判断或决策。
根据以上的描述，我们可以得到复杂性科学中对复杂系统的描述性定义：复杂系统是具有中等数目基于局部信息做出行动的智能性、自适应性主体的系统。根据这个定义，我们不难总结出复杂系统的以下几个核心的特点：
（1）中等大小数目的主体，通俗的讲也就是元素不能少，也不能太多。对于一般的系统我们可以按照系统内个体的数目以及相互作用的强度进行分类，得到下面的图：
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说明：
，特点是元素数目特别少，因此可以用较少的变数来描述，这种系统可以用牛顿力学去加以解析。
“复杂”系统：其特征