一周的时间里粗略的读完了这本《网络科学导论》，对网络有了更清晰的认识。
复杂网络无处不在，不仅仅是计算机网络，还包括交通网络、电力网络、生物网络，甚至连文献之间的引用都能形成复杂的文献耦合网络。本书使我更加清楚的了解了网络中各个节点之间的详细关系。
本书是从网络研究的发展开始叙述的，把网络结构当作图来研究，从最简单的模型开始分析特点，由简到难的过程。最开始的性质是节点属性，也就是度和平均度，节点的度也是刻画单个节点属性最简单而又最重要的概念之一，它代表了一个节点的与其他节点的连接数量，也可以来表示网络的稀疏性与稠密性，然后就是最短路径、平均路径和网络直径（最大路径）等，这些都是用来衡量网络的属性。其次就是一个节点的聚类系数，表示了一个节点的邻节点之间的关系，这也是网络的一个重要属性。有了度的概念就可以知道整个网络的一些性质，比如说度分布，知道一个度数为k的节点在整个网络中所占的比例。联合概率分布的出现用来表示随机一条边的两个节点的度的联合分布。经过了实际数据发现，有些度大的节点容易与度大的节点相连，有些网络又刚好相反，就有了同配网络、中性网络和异配网络的概念。社团结构的引入是网络发现有些关系网络中的节点分为多个社团，也就是社团中的节点连接相对紧密，而社团间的连接比较稀疏。从无向无权图到有向无权图再到有权有向图的分析。
网络中的节点哪些是重要的，哪些是不重要的，需要对网络中的节点的重要性指标进行分析。网络的重要性指标包括：度中心性、介数中心性、接近中心性、k－壳以及特征向量中心性。让我感触最深的就是k－壳和Google的PageRank算法，一个节点的重要与否怎样定义是很重要的，比如说Google上搜索一个东西，哪个相关的页面最重要或是说最是用户想要的，可以解决现实中的很多问题。
本书讲的很多的部分也就是网络的模型，网络是怎样的模型呢？以及怎样建一个跟现实网络相似的模型呢？这也是长期研究的问题。从ER随即图、配置构造算法、WS小世界模型、NW小世界模型等随机模型，然而现实的各种网络并不是完全随机的，于是无标度网络模型出现了，也从模型的各种性质分析来找到最符合现实网络的。然后就是网络传播、网络博弈和网络控制。
这本《网络科学导论》是我上研究生读的第一本书，是我导师研究方向的一本基础书，因为涉及到图论和建模等问题，书中有不少的复杂公式和算法，虽然我大部分公式都是没读懂的，但是我对网络概念和基本模型有了比较清楚的认知。古往今来都是疑问推动着科学的发展，提出问题比解决问题更重要。虽然我认为这本书很枯燥，但是我还是基本认真的读完了这本书。科研长路漫漫，希望我能静下心来学习！
2018.9.17
