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复杂网络研究文献综述 2023 年 2 月 6 日  目录 TOC \o 1-3 \h \z \u 1. 前言 1 2. 研究现状 2 2.1 国内研究现状 2 2.2 国际研究现状 2 3. 研究热点 3 4. 研究前沿 7 4.1 晶体结构（CRYSTAL-STRUCTURE） 8 4.2 深度学习（DEEP LEARNING） 9 4.3 基因表达（GENE-EXPRESSION） 9 4.4 体内（IN-VIVO） 9 4.5 无尺度网络（SCALE-FREE NETWORK） 9 4.6 肿瘤坏死因子（TUMOR-NECROSIS-FACTOR） 10 4.7 NF-κB（NF-KAPPA-B） 10 4.8 信使RNA（MESSENGER-RNA） 10 4.9 新冠肺炎（COVID-19） 10 4.10 全局同步（GLOBAL SYNCHRONIZATION） 11 5. 结论 11 参考文献 12 PAGE PAGE 21 复杂网络研究文献综述 摘要：复杂网络（Complex Network），是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络。特征：小世界、集群即集聚程度的概念、幂律的度分布概念。国内外对复杂网络的研究目前处于成熟期，发展中存在一些潜在问题，但是晶体结构、深度学习、基因表达的发展为复杂网络提供新的契机与研究方向。本文拟分析目前复杂网络的发展现状、研究热点与发展趋势，为复杂网络研究的开题指明方向。 关键词：复杂网络 文献综述 前言 复杂网络（Complex Network），是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络。特征：小世界、集群即集聚程度的概念、幂律的度分布概念。 复杂网络研究的内容主要包括：网络的几何性质，网络的形成机制，网络演化的统计规律，网络上的模型性质，以及网络的结构稳定性，网络的演化动力学机制等问题。其中在自然科学领域，网络研究的基本测度包括节点、社区、图等层面。其中节点层面包括：节点的度（degree）及其分布特征，度的相关性，集聚程度及其分布特征，最短距离及其分布特征，节点的介数(betweenness)及其分布特征。社区层面主要包括社区发现、社区演化等。 从整体上看，关于复杂网络的研究成果丰富，国内相关领域研究于二十世纪80年代起步，本世纪10年代开始该领域研究热度升高，主要集中于链路预测、无标度网络与小世界网络等研究方向；国际方面，针对复杂网络的研究源于二十世纪90年代，兴起于近三年，重点研究方向包括晶体结构、深度学习与基因表达等。根据成熟度理论，复杂网络的发展期共经历四个时期：1991年-2013年是该领域的萌芽期，此时，全球对复杂网络的研究方兴未艾，无论是论文发表数量还是学者数量都普遍较少。2013年之后，复杂网络领域进入到了高速的发展期，相关研究数量呈指数级增长，研究内容也愈发丰富。一直到2018年，复杂网络的研究步入成熟期，论文发表数量保持增长，但增速逐渐放缓。从2031年开始，该领域的研究日趋减少，复杂网络的发展进入稳定期。 本文采用文献计量学、科学知识图谱、自然语言理解等研究方法，借助 猎研SciRadar一站式科技创新情报平台，利用大数据分析和文本挖掘技术，采用1991-2022年期间复杂网络领域的全球期刊和会议论文数据，综合梳理复杂网络领域内的国内外研究现状，分析复杂网络领域的研究热点和新兴研究领域，并通过相关统计预测模型估算判断其未来发展趋势。 研究现状 2.1 国内研究现状 国内研究现状分析数据主要来源于中文期刊。早期的研究有：梁子忠(1993)[1]集中分析了对复杂网络网损量的估算及力率考核。郭子鹤(1989)[2]主要分析了电流速断保护在复杂网络中应用。马智博(1991)[3]重点阐述了不维修复杂网络可靠性计算程序。沈其瑜(1991)[4]重点阐述了环形短线复杂网络距离保护整定计算。姚一民(1989)[5]重点研究了用特勒根定理求解复杂网络问题。沈其瑜(1991)[6]主要发表了环形短线复杂网络距离保护整定计算。后续的研究有：李有安等(1996)[7]集中分析了线性一阶复杂网络的响应。李有安等(1996)[8]重点剖析了线性一阶复杂网络的响应。徐杰(1997)[9]主要提出了复杂网络等效电阻的计算。高尚(1997)[10]着重分析了复杂网络可靠性数字仿真。郑敏(1999)[11]集中探索了复杂网络的正弦稳态分析与计算方法。沈元隆等(1999)[12]集中提出了一种计算复杂网络可靠性的新方法。陈玉坤等(2000)[13]主要描述了用填充法高精度测量复杂网络的长度。杨冰