Nature Review Physics 评论:小世界网络25周年
导语
1998年,Duncan Watts 和 Steven Strogatz 提出“小世界”网络,开启现代网络科学的新纪元。近日发表在 Nature Review Physics 的评论文章通过三篇里程碑论文,回顾了小世界网络25年来的重要进展。
研究领域:复杂网络,小世界网络,幂律,高阶网络
论文题目:
25 years of small-world network theory
论文地址:
https://www.nature.com/articles/s42254-023-00628-6
网络似乎是研究许多物理系统的自然数学框架,如电力网格、大脑和社交媒体平台。现今,关于这些网络组织方式的理论研究已颇为丰富,但情况并非一直如此。尽管网络研究历史悠久,但长期以来,描述现实世界网络的最接近方式仅是将其视为随机图(random graphs)——尽管大多数系统都表现出一定的组织性。正是在这样的背景下,25年前,邓肯·瓦茨(Duncan Watts)和史蒂文·斯托加茨(Steven Strogatz)发表了《“小世界”网络的集体动力学》一文,开启了现代网络科学的新纪元。
Duncan Watts 和 Steven Strogatz 提出“小世界”网络
Watts, D. & Strogatz, S. Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature 393, 440–442 (1998)
https://www.nature.com/articles/30918
随机图的研究至少可以追溯到20世纪50年代末,当时保罗·埃多士(Paul Erdős)、阿尔弗雷德·伦伊(Alfréd Rényi)和埃德加·吉尔伯特(Edgar Gilbert)各自独立地引入了随机配对连接、固定节点数的图模型。这类图的特点是具有较短的路径长度——如果总连接数超过某一阈值,那么两个节点间最短路径上的连接数平均较小。这一特性与现实世界网络的观察相符,例如,社会心理学家斯坦利·米尔格拉姆(Stanley Milgram)在20世纪60年代曾经证明,两个美国人之间的典型联系链的长度介于2到10之间——即小世界现象。
然而,随机图几乎没有聚类现象——例如,节点之间很少连接成三角形——这与现实世界网络的观察不符。在现实世界网络中,一个人的朋友之间,往往相互是朋友。与之相反,聚类是规则晶格的典型特点。
瓦茨和斯托加茨的贡献在于提出了一个模型。该模型通过采用环形晶格,并以固定概率,对每个链接进行随机的重新连接,实现了规则晶格与随机图之间的插值。他们发现,在一定的重新连接概率范围内,所得网络保留了原始晶格的高聚类性,但路径长度大为缩短。因此,他们构建了一个能捕捉现实世界网络这两大重要特性的模型,并将其命名为“小世界”网络,以致敬米尔格拉姆的研究。
瓦茨和斯托加茨写道:“我们希望我们的工作能激发对小世界网络的进一步研究。”可以说他们的愿望已经实现。次年,阿尔伯特-拉斯洛·巴拉巴西(Albert-László Barabási)和雷卡·阿尔伯特(Réka Albert)引入了一种生成无标度网络的算法,即节点具有特定数量链接的概率遵循幂律分布。这一模型捕捉了现实世界网络的另一关键特性,即网络中常包括一些与众多其他节点相连的中心节点。巴拉巴西-阿尔伯特模型(简称BA模型)与瓦茨-斯托加茨模型(简称WS模型)相比,更具“小世界”特性。因为在WS模型中,节点间最短路径的最大长度随着系统规模的对数增长,而在BA模型中,最短路径的最大长度随着系统规模的对数的对数增长。这两个模型已成为网络理论的基础工具。
Barabási, A.-L. & Albert, R. Emergence of scaling in random networks. Science 286, 509–512 (1999)
https://www.science.org/doi/10.1126/science.286.5439.509
近年来,人们逐渐认识到,将系统建模为网络并非总是最佳方法。例如,瓦茨和斯托加茨通过将出现在同一部电影中的演员配对连接,构建了一个小世界网络,但人们同样可以通过一种高阶连接将一部电影的演员们连接在一起。由此产生的超图(也称为高阶网络)能以一种普通网络无法实现的方式捕捉集体行为。
Battiston, F. et al. The physics of higher-order interactions in complex systems. Nat. Phys. 17, 1093–1098 (2021)
https://www.nature.com/articles/s41567-021-01371-4
网络科学集智课堂第三期:
从数学建模到多学科应用
从现实社会的关系网到虚拟的互联网,从线下到线上,我们的生活始终没有脱离复杂网络。真实的复杂网络从其诞生开始就不断地演化着。网络节点不断地增加,节点之间的连接不断地增长。然而,复杂网络的形成机制是什么?具有什么样的演化规律?它们的演化机制对网络的功能和动力学行为有什么影响?为了回答这些问题,科学家们对复杂网络的探索从未停止。网络科学集智课堂第三期:
从数学建模到多学科应用
网络科学是一个蓬勃发展的崭新交叉学科,可以看做复杂系统的骨架,核心是研究各种大型复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法,其研究对于发展复杂系统的基本理论及构建产生了极大的推动作用。
网络科学的第三个十年,已经过去了几年。从国内外网络科学研究的发展趋势来看,各种各样的更复杂的网络模型和结构以及高阶相互作用动力学引起了人们的极大兴趣。为了回应这种迫切需求, 我们网络科学第三期课程将围绕复杂网络的数学建模与应用进行多角度的介绍。
集智学园特邀陈关荣、樊瑛、周进、李翔、张江、闫小勇、刘宗华、石川、虞文武、赵海兴、史定华加入打造第三期课程,欢迎你的加入。
详情请点击:从数学建模到多学科应用——网络科学·集智课堂全新升级
高阶网络社区
由电子科技大学吕琳媛老师、任晓龙老师及中国地质大学(北京)管青老师在集智俱乐部联合发起了【高阶网络读书会】。读书会围绕高阶交互网络的基本概念、模型、方法与应用等研究进行研讨,按照「基础理论」+「深入理论」+「案例研讨」的模式展开。读书会第一季已经圆满结束,第二季正在筹备中。现在报名加入可以解锁第一季全部录播视频并加入社群交流。
详情请见:
推荐阅读