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复杂网络的研究常常是和实际的复杂系统紧密结合的。从小世界和无尺度现象的发现开始,人们就逐渐认识到,包括社会网络中人与人之间的交际网络和Internet, web等大量现实网络在内的系统中隐含了大量的秘密等待人们去发现。这里总结了复杂网络研究的常用载体的集合,这些载体大部分是在复杂网络的论文中使用频度很高的。当然,很多时候,我们的网络研究也许会针对某一项特定的实证研究展开,而且这些实证研究的网络是需要自己根据实际情况抽取、构建的。但是无论怎么样,公用的载体集总是可以为我们提供一些帮助的,比如Mark Newman, Barabasi等人的个人网页上就提供了一些载体集合。这里将复杂网络的载体分成四大类:社会学网络,生物学网络,计算机网络,人造技术网络,最后列举了网络上公开的其他一些网络研究载体集。
[特别提醒]每一个特定载体集合的出处均标明,正常引用这些资料的时候需要尊重原始作者的知识产权。
1. 社会学网络
1.1 ZACHARY空手道俱乐部成员关系网络
【数据集】zarchary
【出处】Zachary W W. An information flow model for conflict and fission in small groups. Journal of Anthropological Research, 1977, 33:452–473
1.2美国政治书网络
【数据集】polbooks
【出处】Mark Newman,http://www-personal.umich.edu/~mejn/, and V. Krebs website。
1.3演员合作网络
【数据集】暂无
【出处】赫南, 淦文燕, 李德毅. 一个小型演员合作网的拓扑性质分析[J]. 复杂系统与复杂性科学. 2006, vol.3(4):1-10.
淦文燕,数据场方法及其在网络化数据挖掘中的应用研究,清华大学博士后研究报告,2007年6月
1.4高能物理学理论文献引文网络
【简介】高能物理学理论文献引文网络这是规模较大的、同时也是非常有名的合作网络实证载体,不少有影响力的文献里面曾经对它进行过研究。KDD CUP2003竞赛的数据源之一。其数据来源于arXiv.org,涵盖的论文入库(arXiv数据库)时间从1993年1月到2003年4月. 网络边的构建方式是:如果一篇论文i引用了另一篇论文j,在两者之间加上一条从i指向j的有向边。(如果被一篇数据库之外的论文引用或者引用了一篇数据库之外的文献,不做任何处理)。附件提供了300个节点规模的网络,这是按照时间排序,从1993年1月开始添加进arXiv数据库的最初的300篇高能物理理论文献。规模:网络共有29,555个节点,352,807条边。
【数据集】HEPCitation 300【出处】KDDCUP2003
1.5悲惨世界人物关系网络
【数据集】lesmis
【出处】Knuth D E, The Stanford Graph Base: A Platform for Combinatorial Computing. Addison-Wesley, Reading, MA,1993
1.6卓越亚马逊手机在线销售网络
【数据集】mobilephone
【出处】张海粟,复杂网络研究常用载体集, http://www.sciencenet.cn/m/user_content.aspx?id=228595
1.7美国大学足球俱乐部网络
【简介】【数据集】【出处】
1.8美国南部妇女活动网络
【数据集】暂无
【出处】Davis, A. Gardner B. B. and Gardner, M. R. 1941, Deep South: A social anthropological study of caste and class. Chicago: University of Chicago Press.
Martin Kilduff and Wenpin Tsai 著,王凤彬等译,社会网络与组织,中国人民大学出版社,2007.1.
2.生物学网络
2.1海豚家族关系网络
【数据集】dolphins
【出处】Lusseau D, Newman M E J. Identifying the role that animals play in their social networks, Proceedings of the Royal Society of London Series B-biological Sciences, 2004,271:477-481
2.2新陈代谢网络
[数据集]
[出处]
3.计算机网络
3.1AS级网络
[数据集]
[出处]
3.2mushups应用网络
[数据集]
[出处]
3.3服务描述单词网络
[数据集]
[出处]
4.人造技术网络
附:网络上其他一些可用的网络数据:
科学家合作网: http://www-personal.umich.edu/~mejn/