复杂网络基础知识（网络模型、统计特征、重要节点等）

Answer 1

网络模型是科学抽象出的网络结构，分为规则网络和复杂网络两大类。
规则网络中，平均路径长度是最小的，且聚类系数非常高。复杂网络则拥有三特性：小世界特性，节点间距离虽大但路径长度较短，聚类系数接近规则网络，无标度特性，节点间的连接度不均，存在大量连接节点（Hub）和少数节点，社团结构，节点聚集成群，内部联系紧密，外部联系减弱。
网络中的重要基础概念包括相依边、相连边、空闲连边、桥边，网络巨片、连通分量。其中，巨片是包含网络主要节点的连接区域。连通分量则是无向图中极大连通的部分。
共同边界节点指的是两个网络间距离较近的节点，无标度网络指节点连接度分布不均，Hub节点控制网络运行。局域攻击特指特定地区节点遭受攻击。复杂网络的统计特性包括平均路径长度，度、度分布、度相关性，聚集系数，介数，小世界特性和无标度特性。
关于节点重要性排序，基于局部特征排序方法主要依赖节点自身和邻接信息，便于大规模网络计算。基于全局属性的排序方法关注节点与网络其他部分连接的紧密程度，介数中心性反映节点在整个网络中的地位和影响。网络的特征值和特征向量可用于衡量节点连接的质量和中心地位。以上方法各有优势，适用于不同场景。