流动网络

Wang Cheng-Jun edited this page Dec 19, 2016 · 1 revision

计算传播学是计算社会科学的重要分支。它主要关注人类传播行为的可计算性基础,以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具,(以非介入地方式)大规模地收集并分析人类传播行为数据,挖掘人类传播行为背后的模式和法则,分析模式背后的生成机制与基本原理,可以被广泛地应用于数据新闻和计算广告等场景,注重编程训练、数学建模、可计算思维。

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文件:File-Exampleflownetwork.PNG

流量矩阵

任意的流网络都可以用一个流量矩阵来<math>F=\{f_{ij}\}</math>表示,其中,fij表示从i到j的流量。在很多流网络中都存在着两个特殊的节点:源(source,通常用0来表示)和汇(sink,通常用N来表示,其中N为网络中除了源和汇的节点个数),我们约定源对应矩阵中第一行以及第一列,汇对应最后一行及最后一列。因为没有任何流会流入源,所以流量矩阵的第一列全部为0。同样的道理,汇不会流出任何流,所以最后一行也全部为0。

例如,图1所示意的流网络就可以用下面的矩阵来表示:

1 2 3 4 5
0 80 0 0 0 0 0
1 0 0 50 30 0 0 0
2 0 0 0 0 20 30 10
3 0 0 10 0 0 0 25
4 0 0 0 0 0 10 10
5 0 0 0 5 0 0 35
0 0 0 0 0 0 0

文献

  1. Garlaschelli, Diego; Caldarelli, Guido; Pietronero, Luciano (2003). "Universal scaling relations in food webs". Nature 423: 165-168.
  2. Frank, F.; Murrell, D. (2005). "A simple explanation for universal scaling rela- tions in food webs". Ecology 86: 325-3263.
  3. Banavar, J.; Rinaldo, A. (1932). "Size and form in efficient transportation networks". Nature 399: 130-132.