1、 网络科学
1.1定义与范畴
网络科学是正在成长和逐渐成熟的一门科学，Moxley认为是对网络的科学研究，这些网络包括：由人、影响力和技术组成的网络[1]。美国国家研究委员会(The National Research Concil)将其定义为利用网络来描述物理、生物和社会现象并建立这些现象预测模型的科学 [2]。总的说来，网络科学是一门交叉的研究领域，其目的是为了发展理论和实际的方法和技术来增强对自然和人工网络的理解[3]。
其研究主要包含两个方面：一是对网络的表示和结构刻画，这要包含到节点和链路的类型，以及网络结构特征；二是研究汇聚节点和链路的动态行为特性，网络是动态的，包含了节点和链路的动态。 1.2经典结构
网络科学的最早研究起源可以追溯到图论的开始，其标志就是哥尼斯堡的“七桥问题”，由欧拉奠定了图论的基础。经典的网络结构主要有四种：
①k-规则图：每个节点都有k个邻居。
② 随机图：任意两个节点之间有连边的概率都相等。第一个随机网络由Gilbert提出[4]，此外还有Erdos和Renyi提出[5]的更著名的生成算法。
③小世界模型(网络)：规则图和随机图就像是数学家手中的玩具一样，具有很好的结构和规律；但毕竟和实际网络有所出入。实际中的网络成为研究的重点，小世界最早出现的地方是在作家Karinthy的文章中[6]，最著名的要数Milgram的实验[7][8]和Watts-Strogatz生成过程[9]的提出。小世界网络的特征就是：短路径和高聚类。
④无标度网络：之前的网络研究主要是静态情况之下，在动态和偏好连接的两个特征下，产生了无标度网络。无标度网络的来源也是针对一系列实际网络的统计结果得出，第一个模型由Barabasi提出[10]。无标度网络的一个重要特征就是幂律分布下的无标度，可以说Barabasi是一个Power-law crazy。 1.3经典人物 国外大牛：
Luis A. Nunes Amaral (complex systems andsystems biology) Albert-Laszlo Barabasi (scale-free,power-law) Alain Barrat (epidemic spreading) Guido Caldarelli John Doyle
Mark Newman (community structure)
Steven H. Strogatz (synchronization,coupled osillators)
Duncan J. Watts (six degrees, small world,social-networks) 国内大牛：
方锦清（物理数学、非线性、混沌理论） 史定华（结构、数学）
汪小帆（复杂系统分析与控制、同步与控制） 李德毅（物理数学、同步、软件工程） 汪秉宪（电子科大的大牛，学生很猛）
周涛（电子科大最年轻教授，网络搜索、预测与推荐） 陆君安（数学背景、网络结构、传播） 狄增如（物理数学、非线性动力） 罗家德（社会学、社会网） 刘宗华（传染病）
刘昶（传播）、吕金虎（生物、基因） 张华平（语义、微博分析） 郭昕（社交网络投资人） 1.4经典入门推荐 ①专业一点的：
Networks: An Introduction. Mark Newman, 2010. 好像国内目前没翻译，可惜了。
The structure and Dynamics of Networks. Mark Newman, Barabasi and Watts, 2006.（有书和论文之分，看论文就够了）
Characterization of complex network- a survey of measurements Exploring complex networks
Network science-theory and applications Complex networksstructures and dynamics
The structure of complex networks: theory and applications 网络科学导论http://zhiyuan.sjtu.edu.cn/Course/netsci.htm
复杂网络导论-模型、结构与动力学（英文版）（香港的陈关荣教授主笔，期待~） ② 捎带趣味性的： 《linked》-Barabasi 万维网的定律
Bursts-thehidden pattern behind everything 预知社会 1.5数据集
站点：http://www.network-science.org/
http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=237587&do=blog&id=228595
http://www.freebase.com/数据堂 1.6工具
①专业分析工具：
Pajet、UCINET、NetworkX、NetMiner 3等（相关分析可以见[11]） ②可视化工具：
Graphviz、Gephi、Pajet、Cytoscape等 ③一些数据分析的工具：
SAS、SPASS、R、Matlab、DPS等（推荐一个数据分析与统计网站[12]） ④其他：
社会化媒体http://www.socialbeta.cn/
自然语言处理与信息检索共享平台www.nlpir.org（张华平老师创办的，很给力，里面有很多数据集）
2 、2012网络科学会议小结
2.1演讲归类
2.1.1从数学之美的角度 1.结构与功能
基于上述经典的四种网络结构，而结构决定功能，特定的网络结构意味着特殊的属性与功能。
全齐性网络：每个节点的度数、周长、路和都相等。全齐性网络同步能力最强。
网络小的美。1）距离小。人人网：平均距离6.6（Understandinglatent interaction in Online Social Networks）；Facebook的平均距离4.74。2）连通性大。无向网络的连通巨片或组件的唯一性，例如在Facebook中的巨大组件站到网络中的99.9%的节点。
微博中的不靠谱。微博中的关注和粉丝应该是对等的。 2.结构与影响力（传播）
判断网络中最有影响力的节点，目前没有统一规定，通常的有度、中心度（k-shell）[13]和介数。
k-shell：对网络进行分层，按照k度进行分。举例：1-shell，初始的时候节点中心度为1，去掉度1的节点，这些节点ks=1；然后不断去掉度为1的节点，直到出现核节点，每循环一次，节点的中心度ks加1。k值不同，每个节点的ks不同。