当前，复杂网络已迅速形成了一门贯穿多领域的交叉性学科，其相关理论被应用于诸多领域.为了解复杂网络的研究现状，首先从复杂网络的定义与统计特性两个角度介绍了复杂网络的基本概念，然后列举了几种典型的复杂网络模型，以及在此基础上对其进行改进后所建立的模型并讨论其优缺点，围绕复杂网络结构特性与网络动力学两个方面进一步分析了当前复杂网络的研究现状并列举了近几年的研究成果，最后得出结论并对复杂网络未来的热点研究方向做出展望.

互联网是一个不断生长与消亡的具有小世界与无标度特性的网络。基于此,在聚类系数可变的无标度网络上建立病毒传播模型。研究节点消亡速度、网络平均度、计算机连接度对病毒传播的影响。实验结果表明:节点的消亡速度越快,越能减缓病毒的爆发速度;网络的平均度越大,病毒传播越快;病毒爆发常发生在连接度较高的计算机上。这些结论对于防范病毒在互联网上的传播,具有重要的现实意义。

将远程随机感染引入到经典的SIRS模型来研究复杂网络上疾病传播行为，考虑到感染节点在以一定概率把疾病感染到其邻接节点的同时，随机选取网络中一个不存在边连接的非邻接节点，并以一定的远程感染概率进行感染。针对小世界网络和无标度网络，分别采用重连概率相关和度相关的远程感染概率，利用平均场的方法求得改进的SIRS模型在这两种网络上的传播阈值以及稳态感染密度。数值仿真结果表明：对于小世界网络，有效传播率在一定范围内，重连概率对稳态感染密度和传播速度有明显的影响，超过这个范围，重连概率对稳态感染密度的影响可以忽略；而

随机网络，小世界网络，无标度网络等经典网络的生成源代码，下载打开后直接运行即可。

matlab生成NW小世界网络的程序，N表示生成网络的阶数，k表示网络中每个节点连接其最近邻节点的数目，p是在任意两个节点之间增加一条连边的概率

对WS小世界网络和NW小世界网络两种网络模型进行计算机建模，并分析它们的静态网络统计量，包括节点的度分布、平均最短路径和聚类系数等特征指标．进一步得到了WS和NW小世界网络模型的度分布图以及NW小世界网络模型的平均最短路径和平均聚类系数的归一化图．使用Matlab软件，用邻接矩阵表示网络连接，用随机数产生器产生概率，生成两种小世界模型．并且使用稀疏矩阵的方法，大大减少了内存的使用量，使仿真程序能生成具有更多网络节点的大型网络，使对数十万节点的网络进行建模和分析成为可能．

真实世界网络分析（复杂网络） 荷兰代尔夫特理工大学复杂网络 - 从自然到人造网络 (ET4389) 课程的最终作业（2013 年） 确定和分析现实世界网络（荷兰足球）的拓扑特性及其物理意义。 此外，研究各种网络模型，如 Erdos-Renyi 随机网络和 Barabasi-Albert 无标度网络。 最后，在研究这些过程下的性能和鲁棒性的同时，对这些网络模型执行诸如渗透、攻击和意见交互等动态过程。 团队成员：Mani Prashanth Varma Manthena、Alon Dolev 作业：[ET4389作业2013](作业/ET4389作业2013.pdf) 报告：[最终作业报告](作业/最终作业报告.pdf)

小世界网络Matlab代码传染病模型，会自动出图，亲测可用，点下运行即可。

BBS是网络舆情产生和传播的主要场所之一,由于研究手段的匮乏,预测和引导BBS舆情的研究工作仍处于探索阶段。考虑到网络舆情具有突现性,以突现计算的观点将发帖人抽象成Agent。通过设定Agent参数和交互规则,利用小世界网络建立了BBS舆情预测模型。仿真结果表明,在日增回帖数和个人发言数比例这2个重要统计指标上与真实情况同时吻合,说明了模型的合理性和有效性。

小世界网络定义.pdf