更改

== 复杂网络 ==

== 复杂网络 ==

在复杂系统研究中，网络（graph）是一种重要的抽象形式，用于刻画社会、技术、信息系统中的交互关系。Leskovec、Kleinberg 与 Faloutsos（2005, 2007）通过对多种真实网络的时间序列分析，发现复杂网络在演化过程中遵循两条普遍的规模法则：致密化定律（densification law）与收缩直径定律（shrinking diameter law）<ref name=":17">Leskovec, J., Kleinberg, J., & Faloutsos, C. (2007). Graph evolution. ''ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data'', ''1''(1), 2. <nowiki>https://doi.org/10.1145/1217299.1217301</nowiki></ref> <ref name=":18">Leskovec, J., Kleinberg, J., & Faloutsos, C. (2005). Graphs over time. ''Proceedings of the Eleventh ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery in Data Mining'', 177–187. <nowiki>https://doi.org/10.1145/1081870.1081893</nowiki></ref>。这些规律揭示了网络在增长过程中所体现出的自组织特征与临界动力学机制。

在复杂系统研究中，[[复杂网络]]（complex network）或[[图]]（graph）是一种重要的抽象形式，用于刻画社会、技术、信息系统中的交互关系。Leskovec、Kleinberg 与 Faloutsos（2005, 2007）等人通过对多种真实网络演化的序列进行分析，发现复杂网络在演化过程中遵循两条普遍的规模法则：[[致密化定律]]（densification law）与[[收缩直径定律]]（shrinking diameter law）<ref name=":17">Leskovec, J., Kleinberg, J., & Faloutsos, C. (2007). Graph evolution. ''ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data'', ''1''(1), 2. <nowiki>https://doi.org/10.1145/1217299.1217301</nowiki></ref> <ref name=":18">Leskovec, J., Kleinberg, J., & Faloutsos, C. (2005). Graphs over time. ''Proceedings of the Eleventh ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery in Data Mining'', 177–187. <nowiki>https://doi.org/10.1145/1081870.1081893</nowiki></ref>。这些规律揭示了网络在增长过程中所体现出的[[自组织]]特征与[[临界动力学]]机制。

=== 致密化幂律（densification law） ===

=== 致密化幂律（densification law） ===