简介:摘要:目前规则或者随机的网络容易生成一种拓扑抽象,这种拓扑抽象是由大量复杂的信息数据流形成的。本文通过对高校选课系统进行建模解析,从课程节点数据网状结构的特点分析,对于高校选课大数据复杂网络背景下课程节点信息的空间复杂度进行研究,探讨了高校大数据时代下课程节点空间复杂度从高阶到低阶的变换过程,对构建复杂网络的算法进行优化。
简介:耦合的生物化学系统、神经网络、相互作用的群居物种、互联网和万维网只是由大量高度相互连接的动态个体组成的系统的少数几个例子。获取这类系统的全局特征的首选方法是建立图模型——图中的点代表动态个体,边代表个体间的相互作用。一方面,科学家们需要处理结构问题如刻画一个复杂连线体系的拓扑结构、揭示建立在现实网络基础上的统一原理,以及完善模型从而模拟网络的增长和复制网络结构特性;另一方面,在研究复杂网络动力学时会产生许多相关问题,例如研究一个大的动态系统如何通过复杂连接的相互作用来表现集体行为的。我们回顾了近来在研究复杂网络的结构和动力学方面的主要概念以及取得的结果,总结了这些思想在许多不同学科包括从非线性科学到生物学、从统计力学到医药学以及工程学等领域的有关应用。